【春运进行时】一路上有你守护，真好！****** 春运，承载着异地游子对阖家团圆、平安祥和的期盼。作为疫情防控新阶段下首个春运，今年的返乡路注定与以往不同。据交通运输部消息，春运期间客流总量预计达20.95亿人次，比去年同期增长99.5%。
热闹起来的车站，人头攒动的大厅，有这样一群人围绕在旅客身边，默默守护他们的返乡路。
今年春运从1月7日开始 至2月15日结束 共40天（新华社记者 毛思倩 摄）
“您能听到吗？坚持住啊！”
1月7日10时13分，河南郑州火车站西广场，在众多旅客踏上归途时，一名年轻男子突然口吐白沫晕倒在地。见状，一旁的志愿者迅速开展急救。
“血压117/70，脉搏68……”急救中，医护人员扶着男子头部，按压人中穴，并清理口中白沫，另一名医护人员则测量他的各项体征，不停呼唤意识。3分钟后，男子渐渐清醒，120急救车也抵达现场。
对倒地旅客进行救治（来源：郑州广播电视台）
原来，现场参与急救的志愿者是郑州市中医院的医护人员，事发时他们正在附近为旅客宣传急救知识、免费测量血压。医护人员表示，患者倒地时出现了牙关紧闭、四肢抽搐的情况，初步判断为癫痫的急性发作，因此采用了检测呼吸、检测心跳等方式进行急救。幸运的是，男子最终恢复了意识。
“一边赶路一边处理事情，包丢了都没发现！”
1月7日，乘坐飞机从天津飞往广州的吴先生拿着自己在春运途中丢失的挎包，再三向乘务员表示感谢。“我一边赶路一边处理事情，包丢了都没发现，多亏了你们，追到候机楼给我送来！”
吴先生找回挎包（来源：北方网）
随着春节临近，民航运输业已进入客流高峰期。当天，天津航空GS7895抵达广州后，乘务员正在进行清舱工作，忽然发现一只遗失在座椅上的男士挎包和一个水杯。包内有1万多元现金、两部手机、若干证件等。
“为不耽误旅客行程，我们立刻奔向廊桥寻找失主。”乘务员小苏说，经过寻找，终于联系到失主吴先生，并将物品归还。直到拿到失物，吴先生都没反应过来，自己随身的挎包被遗忘在了飞机上。
当面清点现金和贵重物品后，吴先生激动地说：“如果这些丢了，可耽误大事了!”
“幸亏有你，要不然我都不知道该怎么补救！”
熙熙攘攘的人群中，几抹靓色格外显眼。在湖南祁阳火车站内，随处可见身着红色、绿色马甲的志愿者，他们中很多都是连续几年参与志愿活动的“老兵”。
唐荣就是其中之一，今年是她第三次参加春节志愿者服务。一早，她就和队友赶到高铁站，迎接第一波返乡旅客。
在拥挤的人群中，石女士有些慌乱,当听到到站广播后她急忙下车，可走到站台前才发现自己下错了站，此时的车门已缓缓关闭。
焦急无助的石女士进入了唐荣视野。唐荣了解情况后，带她第一时间向车站工作人员反映，核验乘车证明后，石女士被安排乘坐就近的一趟列车，继续前往目的地。
“幸亏有你，要不然我都不知道该怎么补救！”临上车时，石女士再三向唐荣表示感谢。
“做志愿者其实很累，但旅客的一句感谢，足以支撑我坚持下去。”在完成了本趟列车的志愿服务后，唐荣静静等候着下一趟进站的列车。
策划：李方舟
整理：董大正
资料：新华社、央广网、红网、北方网
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
