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规范装备器材维护保养工作******

　　本报讯谷巍峰、周荣凯报道：“大家注意！维护操作臂里侧大有讲究，一定要先将多功能侦察机器人及远程控制系统打开，防止机械制动时受力造成损坏。”11月30日上午，河南省新乡市红旗区民兵情报信息侦搜分队队员们认真观看厂家技术人员细致讲解示范后，对装备器材进行维护保养。这一天是红旗区人武部的“管装爱装日”，民兵们重点对排爆机器人机械臂、无人警戒巡逻车云台、无人机螺旋桨及脚架等装备进行维护保养。

　　近年来，随着基干民兵装备器材种类越来越多，训练和执行任务使用频率越来越高，特别是新质力量比例逐步提高，一大批科技含量高的新型装备入列，对维护管理工作提出更高要求。

　　今年以来，该部在调研中发现，分队的许多预征预储装备，平时存放于企业、仓库，不同程度存在管理不到位的问题，对装备的性能、使用寿命、应战能力等带来不良影响。

　　为破解这一矛盾，该部在与上级政策对标对表的基础上,先后多次深入民兵装备预征预储单位进行调研，多次与区应急部门沟通，区分装备类型、保障地域、管理维护等内容，制订出台系统的装备维护管理规定细则。同时，积极与征储单位建立常态联系，聘请装备领域技术骨干人才，成立专家人才库，构建优质的师资力量；选拔经验丰富、专业技术精湛的基干民兵担任“装备教员”，对装备使用维护做到有人管、有人教；完善装备管理维护手段和机制，实现每季度一次全面维护、每月一次定点维护、每周一次日常维护。

　　在此基础上，该部每季度对“装备教员”进行集中培训，熟悉装备器材的各项规章制度和要求，做到会使用、会检查、会保养和会排除一般故障。他们还规定，每次装备动用前，安排专人负责对装备逐一进行检查；装备动用过程中，维修人员伴随保障；装备动用后，及时进行维护保养和检修。通过全方位排查、检修和维护，确保装备器材零故障、零隐患，有效提升装备器材战技术性能，为提升民兵分队战斗力打下坚实基础。

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）