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【学习贯彻党的二十大】万钢：发挥特色优势，砥砺致力为公、侨海报国的时代担当******

　　连日来，各民主党派、工商联和无党派人士高度关注、持续热议中共二十大，认真学习贯彻二十大精神。大家纷纷表示，要紧紧围绕中共二十大绘制的宏伟蓝图、确立的奋斗目标和作出的战略部署，切实履行好参政党职能，主动参与全过程人民民主实践，在以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴的新征程上作出新贡献。即日起，“统战新语”陆续刊发各民主党派中央主席、全国工商联主席和无党派人士代表的学习心声。

　　中共二十大作出的各项决策部署、取得的各项成果，致公党中央倍感振奋，坚决拥护。学习宣传贯彻中共二十大精神是致公党当前和今后一个时期的重大政治任务。我们将广泛深入开展宣传宣讲和学习贯彻，切实把思想和行动统一到中共二十大精神上来。

　　坚定不移在思想上政治上行动上同以习近平同志为核心的中共中央保持高度一致

　　过去五年和新时代以来的十年中，以习近平同志为核心的中共中央统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局，团结带领全党全国各族人民创造了新时代中国特色社会主义的伟大成就，推动我国迈上了全面建设社会主义现代化国家新征程。我们将引导全体致公党员深刻领悟“两个确立”决定性意义，增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”，做习近平新时代中国特色社会主义思想的坚定信仰者、忠实实践者。

　　以高质量参政履职为全面建设社会主义现代化国家贡献力量

　　中共二十大把团结带领全国各族人民全面建成社会主义现代化强国、实现第二个百年奋斗目标，以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴作为中国共产党从现在起的中心任务。致公党将积极投入到这个中心任务中去。一是深入学习，牢牢把握习近平新时代中国特色社会主义思想的世界观和方法论，为推进我国社会主义现代化建设建言献策。二是务必谦虚谨慎、艰苦奋斗，坚定历史自信，增强历史主动，把贯彻中共二十大精神体现到谋划工作、部署任务、推进实践中。

　　更好发挥致公党特色优势，砥砺致力为公、侨海报国的时代担当

　　中共二十大报告强调要加强海内外中华儿女大团结，形成同心共圆中国梦的强大合力。作为具有侨海特色的参政党，致公党有责任和义务为此作出新贡献。一是在向海外宣传好、解释好中共二十大精神上下功夫，进一步用好海外侨胞融通中外的独特优势以及海外华侨华人社团组织的宝贵资源，向他们讲好新时代新征程故事，讲好中国式现代化，更好地凝聚共识，增进团结。二是在做好海外统战工作上下功夫，增强忧患意识和底线思维，在积极应变的基础上，敢于斗争、善于斗争，更加注重涵养和保护侨界有生力量，更加注重服务国家外交大局，扩大对未建交和新建交国家侨胞的交流与合作，为营造我国发展良好国际氛围作贡献。我们将更加紧密地团结在以习近平同志为核心的中共中央周围，为全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴贡献力量！

　　(来源：统战新语微信公众号 作者万钢系致公党中央主席)

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）