天天彩票- - 新版APP下载

　　

二〇二三新年贺词，习近平勾勒“明天的中国”******

　　(近观中国)二〇二三新年贺词，习近平勾勒“明天的中国”

　　中新社北京1月1日电 题：二〇二三新年贺词，习近平勾勒“明天的中国”

　　中新社记者 黄钰钦 梁晓辉

　　新年的钟声敲响，人们在回望中走向未来。这一特殊的时刻，对过去的告别与对未来的期待交织，给予每个人前行的力量，于个人如此，于国家亦是如此。

　　当时间翻开新的篇章，世界也又一次注目——中国将如何告别过去、总结当下、寄望未来？答案正蕴含在中国国家主席习近平二〇二三年的新年贺词里：“历史长河波澜壮阔，一代又一代人接续奋斗创造了今天的中国。”“我们要一往无前、顽强拼搏，让明天的中国更美好。”

　　当这份跨越时光的答案被缓缓道出，一个明天的中国也徐徐走来。

新年前夕，国家主席习近平通过中央广播电视总台和互联网，发表二〇二三年新年贺词。新华社记者 鞠鹏 摄

　　这是一个奋斗前行的中国。

　　“奋斗”，始终是习近平新年贺词里的关键词。回顾过去，从“天上不会掉馅饼，努力奋斗才能梦想成真”，到“征途漫漫，惟有奋斗”，再到“明天的中国，奋斗创造奇迹”，“奋斗”成为对中国姿态最鲜明的概括。

　　而在过去一年，无论是新航母下水，还是大飞机上天，无论是在冰雪赛场上驰骋，还是在“太空之家”遨游苍穹……中国人以“奋斗”连接梦想与现实，如习近平在新年贺词中所感慨：“这一切，凝结着无数人的辛勤付出和汗水。点点星火，汇聚成炬，这就是中国力量！”

　　“奋斗”，也将中国的今天与明天相连。今天奋斗的成果，正是明天中国更美好的信心之源。过去一年，中共二十大筹划未来，中国式现代化提速前行，为明天的中国勾勒出更加精确的蓝图。一个奋斗的、可感的中国，正信步前行。

　　这是一个更加团结的中国。

　　过去一年里反复延宕的疫情，让人们愈发感受到团结的可贵。是彼此的团结，让素不相识的陌生人开始鼓励与互助。食物与药品，诗集与小说，在社群和楼宇间穿梭运送，治愈着彼此的身体与心灵。正如著名小说家加缪曾写下的，“洋溢着善意的眼神永远比瘟疫更有力量”。

　　当下疫情防控进入新阶段，习近平在新年贺词中的这句话带给人更多力量：“大家再加把劲，坚持就是胜利，团结就是胜利。”

　　因为团结，人们战胜了前所未有的困难，“每个人都不容易”。眺望前方道路，未来的风险与挑战丝毫不减，仍需要“14亿多中国人心往一处想、劲往一处使”。惟其如此，“就没有干不成的事、迈不过的坎”。

　　若将眼光投向世界，“团结”二字在百年变局下更能读出一层深远寓意。过去一年，无论在世界经济论坛视频会议上，以“一条命运与共的大船”作喻，还是在G20巴厘岛峰会上，引述印尼谚语“甘蔗同穴生，香茅成丛长”，习近平都传递出一个紧密联系世界、与各国“更团结”的中国心愿。

　　这种团结，就像北京冬奥会闭幕式鸟巢上空升腾起的“天下一家”焰火，中国正以这样笃定的世界观，持续点亮世界。“我们始终如一珍视和平和发展，始终如一珍惜朋友和伙伴”，习近平在新年贺词中再次表示。不难预见，尽管全球性挑战层出不穷，明日之中国仍将以自身的确定性为世界团结助力。

　　这是一个洋溢青春的中国。

　　时光如流，习近平在新年贺词中多次点赞平凡人做出的非凡事，不同群体都曾先后走进他的“年度记忆”。今次，习近平特别提及中国青年——青年兴则国家兴。

　　青春的中国，希望寄托在每一个青年之中。过去一年，习近平在不同场合多次表达对青年的期待，既有情真意切的信笺对话，也有走进高校的亲切交谈。他将青年比作茁壮成长的小树，总有一天会“撑起一片天”，也将青年比作初升的朝阳，“总有一刻会把光和热洒满大地”。

　　“年轻充满朝气，青春孕育希望。”在新年贺词里谈及明天的中国，习近平又一次对青年提出要求，希望广大青年“不负时代，不负华年”。

　　今天的中国，青年人正在担负起实现美好的责任。面对生活中的困难与挑战，成长的烦恼与成功的喜悦并行。与此同时，每一个青年人都在选择将以何种姿态进入明天的中国。看似微小，但恰恰是这每一个选择，构成了中国面对未来自信向上的社会图景。

　　这种向上，也正是奋斗的、团结的、青春的中国，所走向的更美好明天。(完)

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）