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来源：盈彩充值2021-09-06 17:48

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春运期间预计进出京旅客总量达2536万人次探亲流是主体******

　　中新网北京1月7日电 (杜燕徐婧)2023年春运从2023年1月7日(腊月十六)开始至2月15日(正月二十五)结束，共计40天。北京市交通委今天表示，今年，春运处于疫情防控优化调整转段期，预计出行需求将得到释放。据预测，铁路、民航、省际客运进出京总量2536万人次，日均63万人次；高速公路日均180万辆次。

　　务工、学生流呈现错峰分批特征

　　北京市交通委表示，今年，受疫情影响，务工、学生流呈现错峰分批特征，春运前陆续离京返乡，春运后开始返校返岗。旅游流受疫情感染期影响恢复有限。探亲流仍是主体，预计在春节假期前开始陆续出京，节后集中返京。

　　北京市交通委表示，预计节前2-3天将迎来出京客流高峰，正月初七、正月十五前后迎来两个返京客流高峰，进出京客运量达80万人次。高速公路交通量高峰出现在2月10日，达205万辆次。

　　北京市交通委指出，总体来说，春节前后交通呈现快速恢复性增长趋势。北京将对交通发展趋势持续开展实时监测和分析研判，及时发布出行提示信息，提前做好运力准备等保障工作。

旅客在北京西站乘坐春运首日北京首趟始发列车G6701次列车。　中新社记者贾天勇摄

　　不查验乘客核酸阴性证明和健康码

　　北京市交通委表示，北京严格落实疫情防控优化调整各项措施，认真实施铁路、公路、民航、邮政快递等领域疫情防控政策。不再对乘客查验核酸检测阴性证明和健康码，不再开展落地检，不再实施乘客测温。有序恢复已暂停的客运服务。做好从业人员防护和场站、交通运输工具防疫管理。

　　同时，倡导乘客做自己健康的第一责任人，旅行途中全程戴口罩，主动减少聚集，出现发热等症状时避免乘坐公共交通工具。

　　加强运输服务和客运组织保障便捷出行

　　北京市交通委表示，将保障市内交通运行平稳。

　　公路方面继续实施春节假日高速公路免费通行政策。在进出京高峰期间，增加收费站现场保障力量，对车流量大的站口加强应急值守，结合交通量情况，合理配置车道，加强人员疏导。

　　省际客运方面，做好运力筹措，根据客流及时调整运营计划，动态优化运力调配。

　　轨道交通高峰时段加强站台、换乘通道楼、扶梯等重点部位监控，做好携带大包乘客的引导。针对返京高峰火车站、机场可能出现大客流的情况，做好4号线、7号线等重点接驳线路夜间延时运营保障的准备。

　　地面公交增加途经交通枢纽公交线路运营班次，强化运力供给。加强火车站、公园景区、商场及周边公交线路和站台的调度指挥和客流疏导，保障运营秩序。出租汽车做好机场、火车站和主要客流集散地的运力保障，加强与调度站、保点出租企业、交通台、调度中心联动，组织站区周边空驶车辆前往运营。

　　强化货运服务，做好保通保畅。春节“免通”期间继续实行大型车辆与7座以下客车通道分流，各收费站加强疏堵保畅、提升通行效率，共开辟333条绿通车道，保障绿通车快速查验、快速过站。强化服务区和收费站服务，高速服务区每日做好环境清洁消毒和通风换气，继续为货车司乘人员提供专区停靠、免费开水、餐饮售卖等服务。(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]

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