湖北省2023年“春风行动暨就业援助月”活动启动******

　　湖北日报讯（记者肖丽琼）1月8日，湖北省2023年“春风行动暨就业援助月”活动启动仪式在武汉市东西湖区举行。省委常委、常务副省长董卫民出席并宣布活动启动。

　　启动仪式上，武汉市、鄂州市、黄石市、黄冈市签订“武汉都市圈”劳务合作协议，宜昌明珠（醉三峡）创业孵化园等14家单位被分别授牌全国创业孵化示范基地、国家级充分就业社区、省返乡创业示范园区（项目）、省第四批十大劳务品牌等。

　　启动仪式后，董卫民来到信息化展示区、招聘企业展台，听取零工驿站、“网上春风行动”等情况介绍，详细了解企业生产经营和用工需求，询问求职者工作意愿和创业就业政策落实情况。他强调，就业是最基本的民生，要全面贯彻党的二十大精神，坚决落实党中央、国务院关于就业工作决策部署和省委、省政府工作要求，集中帮助农村劳动者、就业困难人员等就业创业，助力全省经济社会发展开门红。

　　启动仪式现场组织100多家企业进场招聘，顺丰、仟吉、海尔等多家企业开展现场网络直播招聘。今年，全省各地将组织各类招聘活动2000多场，参加招聘会的企业近2万家，提供就业岗位超过85万个。

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