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重庆交通执法部门启动非法营运专项整治******
中新网重庆2月3日电 (张旭)重庆市交通运输综合行政执法总队轨道交通支队3日发布消息称，即日起至2月15日，该支队将在重庆重要交通枢纽开展为期13天的非法营运专项整治行动。
此次专项行动将重点查处各类未取得道路运输经营许可，擅自从事道路运输经营的车辆。重点打击区域为重庆江北国际机场T2航站楼出口，重庆北站南、北广场，重庆西站落客平台等区域。
图为交通执法人员正在检查车辆。 重庆交通执法部门供图此次行动，该支队将联合交巡警等执法部门开展联合整治；还强化“队企联合”，积极联合重庆交运集团、重庆北站南(北)广场长途汽车站等多家企业单位参与整治，形成整治专班，全力为民众出行安全护航。
此外，该支队还将依托科技力量进行精准打击，充分利用枢纽站场闭合式管理系统对重点监管车辆进行线上核实，发现疑似行为后，结合线下的布控开展查处。(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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