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湾仔边检站去年往来港澳小型船舶验放量位居全国第一******

　　中新网珠海1月4日电 (邓媛雯 许嘉伟)4日，珠海边检总站湾仔边检站对外公布，该站2022年往来港澳小型船舶验放量再次位居全国第一。据统计，去年全年，该站所辖洪湾国际货柜码头、西域码头执勤点共验放往来港澳小型船舶超11000艘次，船员近90000人次，护航砂石建筑物料、各类跨境贸易货物出境超3500万吨。

　　“航运企业的时间成本高，装卸费、停泊费、船舶租金、原油、人工等各项支出都是按时间计算的，湾仔边检站的民警24小时驻港执勤，简化查验流程，确保每艘出入境船舶都能快进快出，既为我们节约了运营成本，又提高了港区泊位的周转性。”珠海市西域物流有限公司负责人刘晓彪说。

　　“随着口岸开放程度不断提高和粤港澳跨境航运的日益发展，出入珠海洪湾港区的往来港澳小型船舶日益增多。”湾仔边检站相关负责人介绍， 该站严格落实国家移民管理局促进服务航运企业发展新举措，持续推进“放管服”改革，不断优化便民利企举措，助力港区实现船舶到港“零等待”、靠港“即装卸”、离港“零延时”，为跨境航运企业进一步优化一流营商环境，切实增强跨境航运企业发展优势。

　　据介绍，湾仔边检站所辖的洪湾国际货柜码头、西域码头，陆路与粤西沿海高速、太澳高速、京澳高速及港珠澳大桥相连，水路与西江流域、珠三角内河网相通，下游出海可直达澳门、深圳和香港水域。

　　针对执勤片区点多、线长、面广的口岸管控实际，湾仔边检站在口岸限定区域管理上持续改革创新勤务组织管理，积极建构“船方自管、码头协管、边检监管”的综合管理模式，对申报出入境船舶实施100%轨迹核查、100%人证对照、100%精准录入的“三个100%”工作原则，牢牢把握船舶监管主动权。(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）