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专家解读二十大报告统战工作最新表述：画最大同心圆 推进伟大复兴梦想******

　　(中共二十大·观察)专家解读二十大报告统战工作最新表述：画最大同心圆 推进伟大复兴梦想

　　中新社北京10月16日电 (记者 杨程晨)中国共产党第二十次全国代表大会16日在北京开幕，多位专家接受中新社记者采访解读二十大报告中涉统战工作的最新表述。

　　报告写道，巩固和发展最广泛的爱国统一战线，完善大统战工作格局，坚持大团结大联合，动员全体中华儿女围绕实现中华民族伟大复兴中国梦一起来想、一起来干。

10月16日，中国共产党第二十次全国代表大会在北京人民大会堂隆重开幕。 中新社记者 蒋启明 摄

　　专家们表示，报告阐明的中国式现代化本质要求，决定了中国式现代化是推进中华民族伟大复兴的重要途径。在此过程中，中共统一战线工作的优势与作用将进一步得到发挥。

　　大会报告体现统战特征：团结之意贯穿始终

　　中共二十大报告多次提到“团结”，大会主题提出“全面推进中华民族伟大复兴而团结奋斗”，最后部分还用整段阐述“团结就是力量，团结才能胜利”。

　　武汉大学马克思主义学院教授宋俭对记者说，“团结”是报告的高频词，要从统一战线在新时代新征程的历史使命来领会团结奋斗。全面建设社会主义现代化国家，要求不断巩固全国各族人民大团结，加强海内外中华儿女大团结，形成同心共圆中国梦的强大合力。这正是新时代新征程赋予爱国统一战线的伟大使命。这些论述突显了爱国统一战线在全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴中的重要地位和作用，丰富了习近平总书记关于做好新时代党的统一战线工作的重要思想。

　　中央社会主义学院统一战线理论教研部主任王小鸿谈道，大团结大联合是统一战线的主题，二十大报告从始至终强调团结。“这给我留下最深印象。”

　　她说，过去讲统战是把不同党派、不同民族、不同信仰、不同阶层、不同地域、不同社会制度下的人士团结起来。这次报告用了“一起来想、一起来干”的说法，更能体现统战工作的大团结大联合；对于进一步调动方方面面的积极性，动员全体中华儿女共同奋斗，有更大鼓舞性、更强感召力。

　　确立大统战工作格局 强调党对统战工作全面领导

　　2015年5月中央统战工作会议提及大统战工作格局，两个月后中央统一战线工作领导小组成立；大统战工作格局的表述在2020年底印发的《中国共产党统一战线工作条例》中得到明确规定。中共二十大报告将“完善大统战工作格局”的表述纳入其中。

　　浙江(嘉兴)中外政党研究中心主任、中国人民大学国际关系学院教授周淑真表示，中共用党内法规制度体系的思维去规范党的统战工作。过去10年，中共致力于大统战工作格局的建立与完善，这是统战工作的历史性变革、系统性重塑、整体性重构。

　　王小鸿说，在党委统一领导、统战部门牵头协调、有关方面各负其责的大统战工作格局下，统战工作不只是统战部门的工作，而是全党的工作。“在党的政治报告里提及这一工作格局，要求各部门各单位增强统战意识，齐抓共管，形成强大合力。”

　　统战工作将在中国式现代化进程中发挥更大作用

　　报告还指出，从现在起，中国共产党的中心任务就是团结带领全国各族人民全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标，以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴。

　　王小鸿说，中国式现代化是人口规模巨大的现代化，是全体人民共同富裕的现代化。这更需要发挥统一战线的优势和作用，谋求最大公约数、画出最大同心圆，团结一切可以团结的力量，调动一切可以调动的积极因素。

　　在论及“全面从严治党”时，报告提出“党的自我革命永远在路上”。周淑真认为，作为世界最大的马克思主义执政党，中共须时刻保持解决大党独有难题的清醒和坚定，须牢记团结奋斗是中国人民创造历史伟业的必由之路。从这个维度来讲，统一战线工作将发挥更加积极务实的作用。(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）