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来源：葡京彩票2024-06-15 17:48

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新春走基层丨穿行哀牢山巡逻路上写忠诚******

　　“绝壁千里险，连山四望高。”这是对于云南哀牢山很形象的描述。这里地处中越边境，密林重重、沟壑纵横、信号空白，仅凭名字就令人心生畏惧，当地百姓称其为“死亡森林”。

　　南部战区陆军“老山旅”就驻守在这里。春节期间，我们“新春走基层”记者跟随“老山旅”的巡逻官兵走上了巡逻路，见证戍边勇士的忠诚。

　　冬季去哀牢山巡逻有两项必不可少的准备工作，第一项就是每人携带一把砍刀，第二项就是每人要多带一套干爽的棉衣，这两项工作都是为了预防户外失温而准备。

　　这次巡逻的目的地是中越陆地边界82号界碑，沿途要穿越原始森林，官兵们时刻要准备面对大自然带来的考验。

　　哀牢山彝语意思是“虎豹出没的地方”，事实上，哀牢山不是一座山，而是一片横亘在云贵高原与横断山脉分界线上，绵延约400公里的群山，82号界碑就位于哀牢山东南部的尾端。

　　南部战区陆军“老山旅”某边防连指导员杨绕显：我们巡逻夏天最怕的就是遇到暴雨，因为一下雨，河水就会上涨，一般上涨至我们的腹部，我们需要借助绳索才能够过河，那是相当危险。冬天最怕的就是遇到失温，因为汗水和雨水混在一起以后，加上海拔高、温差大，人体就容易失温，所以我们在巡逻的过程当中，休息的时间都不能太长。

　　在原始丛林中，失温是致命的。因为人体是恒温的，一旦温度下降，身体功能就不能正常运转。重度失温从感觉失温到失去生命体征仅需两个小时。

　　南部战区陆军“老山旅”某边防连指导员杨绕显：失温症会产生幻觉，就是反而会觉得很热，有掀衣服或脱衣的反常现象。所以我们一旦察觉到这种情况，除了立即生火取暖外，还要尽快换上干爽的衣服，以此来保证血液的循环升温。

　　从山底到界碑的高差有2000多米，整片地域呈特殊立体气候，即“一山分四季，隔里不同天”。虽然今天天气晴朗，但是山林气温仍然偏低，为了避免失温，巡逻队员们即便很累，也不敢长时间休息。

　　大学生新兵张锐铭来自江苏苏州，这次巡逻他担负航拍观察任务。

　　南部战区陆军“老山旅”某边防连列兵张锐铭：能参加这条线路巡逻的战士，都是连队体能拔尖的同志，平时都是老兵上的。很荣幸这次我能参加，因为这是对我的一种认可，更是一种勉励，我对后面的路程越来越期待了。

　　而张锐铭的班长张伯详已经服役10年，是战友们眼中的“边防通”，这次他仍然担负前方尖兵。2020年9月，张伯详满服役期，未婚妻想让他退伍回去结婚，可他还是递交了留队申请书，选择继续坚守边防。

　　南部战区陆军“老山旅”某边防连班长张伯详：我们“老山旅”历来是一支战功卓著的荣誉部队，在上世纪我们就叫响了“一人辛苦万人甜、一家不圆万家圆”。到现在条件好了，我们更应该把它传承好，虽然我们跟家人聚少离多，但是看到全国人民他们团圆了，他们幸福了，那么我们也就心满意足了。

　　2021年，张伯详与未婚妻结婚了。今年春节，妻子带着孩子来到连队来探亲，给张伯详带来了一份安心。

　　军嫂向天道珍：我以前从来没有来过连队，总是不明白他为什么不能及时回消息。当我转了五趟车，坐了十几小时车看到他，我就懂了，也请他放心，我会在后方全力以赴支持他，竭尽所能照顾好我们的小家。

　　南部战区陆军“老山旅”某边防连班长张伯详：她跟我说，我守大家，她给我守好小家，我不回去，那她就来看我。每次我想起她说的话，我心里就感到很踏实。

　　一家不圆万家圆，正是千千万万军嫂舍小家为大家的无私奉献，让戍边军人守土卫国的脚步更加坚定铿锵。

　　记者张成：我们一路走过来，都是踩在这些松动的石块上，上面长满了青苔，稍不注意就会滑倒，非常的危险。这条路就是边防官兵们日复一日，走过的巡逻路，可想而知，他们在无数次的巡逻当中遇到了多少困难和危险。

下午3点，经过近8小时的艰难跋涉，巡逻分队终于到达巡逻点位。

　　南部战区陆军“老山旅”某边防连列兵张锐铭：这是我第一次看到界碑，也是我第一次摸到界碑，虽然一路上经历了许多坎坷和困难，但是来到界碑的这一刻，我感觉一切都值了，这也更加坚定了我矢志报国的决心。

　　南部战区陆军“老山旅”某边防连指导员杨绕显：所有的努力、所有的付出都是值得的。对我们来说，不管任务多么危险，能用双脚去丈量祖国的土地，守卫边境安全，我想这就是我们边防军人最大的荣耀。

　　南部战区陆军“老山旅”巡逻官兵：今为老山人、永铸老山魂，不怕死、不怕苦、不怕亏。边防有我，请祖国和人民放心。敬礼！

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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