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铁警师徒的第28年坚守和第一个春运：平凡岗位护平安旅途******
(新春走基层)铁警师徒的第28年坚守和第一个春运：平凡岗位护平安旅途
中新网太原2月3日电 题：铁警师徒的第28年坚守和第一个春运：平凡岗位护平安旅途
作者 李庭耀 李小朋
“各位旅客，春运期间出行人多拥挤，请大家过安检后及时检查自己随身携带的行李物品，以免遗漏或误拿影响后续出行。”2023年春运正在进行，山西太原火车站进站口，民警刘学强和李晨俊穿梭在人群中，不断向旅客发出提醒。
今年50岁的刘学强是太原铁路公安处太原车站派出所值勤二队民警。从警28年，他先后经历乘警等多个岗位，2012年调动至太原车站派出所工作至今已在执勤岗位10多个年头。李晨俊今年28岁，2022年才调到太原车站派出所工作，这是她在执勤岗位的第一个春运。
为使年轻民警更好融入春运工作，单位专门安排刘学强与李晨俊结成师徒对子。春运期间，乘坐火车出行的旅客明显增多。早上一接班，太原火车站候车室里已坐满了拎着大包小包的旅客。安检查危盯控、候车室巡查、旅客安全宣传、列车乘降组织……刘学强带领李晨俊忙碌起来。
民警刘学强和李晨俊正在与旅客进行交流。 李小朋 摄一上午的时间，刘学强的微信运动步数就已突破1万步。长期在一线工作，刘学强患有一些慢性疾病，每次下班都会先坐在凳子上稍微歇缓一下，然后才慢慢回家。但在执勤岗位上，刘学强却始终不服老，精神饱满。午休间隙，看到师父腿部疼痛，李晨俊悄悄帮他打好午饭，带到了进站口执勤室。
28年来，刘学强接触最多的就是旅客。看到旅客遇到困难，他都会第一时间主动上前询问，提供帮助。面对违法犯罪，他也总是嫉恶如仇。2017年到2019年，刘学强连续三年荣获优秀公务员称号，又在2021年到2022年连续两年荣获优秀公务员称号。
1月14日下午，刘学强和李晨俊在候车室执勤过程中，接到一名旅客求助。对方是一名外来务工人员，准备乘坐火车返回老家，发现随身携带的黑色背包丢失，里面装有身份证、现金，还有一些给家人购买的新年礼物等物品，求助时神情慌张。
根据失主提供的信息，刘学强安排李晨俊联系派出所视频指挥室，通过监控摄像头追踪，发现失主在售票厅过安检后，急急忙忙去买票，把背包落在安检仪上，而跟在他后面的一位中年男子拿起背包装进自己的箱子里。
民警发现捡包男子已经进入候车室，刘学强立即出动，找到这名男子。有视频为证，对方承认在售票厅捡到黑色背包。刘学强对其进行了批评教育，并核对包内物品后将包还给失主。
没有惊天壮举，没有豪言壮语，只有日复一日的平凡工作和默默坚守，刘学强用自己的一言一行帮助年轻民警快速成长，李晨俊也在师父的言传身教下学习掌握各项业务技能并学以致用。春运还未结束，刘学强和李晨俊仍在平凡岗位守护平安旅途。(完)
提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了****** 近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。 全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。 统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。 相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。 该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。 与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。 该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。 学术支持 中国农业科学院作物科学研究所 记者 宋雅娟
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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