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浙江省温州市推动退役军人走进中小学校任教******

　　本报讯蒋岩云报道：12月6日，浙江省温州市《关于新时代促进优秀退役军人到中小学任教、加强国防教育实施方案（试行）》通过相关审议程序，开始施行。《方案》锚定“兵教师”培养和青少年国防教育两大主题，提出实施退役军人教师培养、畅通退役军人任教发展通道等举措，以制度化形式促进优秀退役军人到中小学任教。

　　6月，退役军人事务部、教育部、人力资源社会保障部联合印发《关于促进优秀退役军人到中小学任教的意见》，明确“支持退役军人到中小学任教，各地在制订中小学教师招聘计划时，可面向退役军人单列计划”。9月，《关于加强和改进新时代全民国防教育工作的意见》提出“探索建立军人、退役军人担任青少年国防教育辅导员制度”。据此，温州市在数次征求市教育局、市委编办、市人力资源和社会保障局及驻军部队单位意见的基础上，出台具有当地特色的实施方案。方案明确提出“依托温州大学加强退役军人师范技能培训，将职业技能培训经费优先用于退役军人师范类专业培训；各区县在制订中小学教师招聘计划时，将退役军人单列；建立军人、退役军人担任国防教育辅导员制度，每个学校配备1名以上专兼职国防教育辅导员，每年举办不少于1次国防教育实践活动”等。

　　温州市退役军人事务局领导告诉笔者，近几年，温州退役士兵中大学生比例已达90%以上，不少退役军人在各行各业表现优异。前期该市已在温州市滨海高级中学（民办学校）开展试点，面向退役军人招聘4名驻校军事教官，组建“军事教导室”开展教学工作。几个月来，在促进学校管理、学生素养提升等方面效果初显,受到了师生、家长的欢迎。此次《方案》的出台为优秀退役军人从教铺设了一条绿色通道。可以预见，未来将会有越来越多优秀退役军人走进校园、走上讲台。

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）