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2023年军队文职人员公开招考工作全面展开******

　　本报北京1月11日电为广泛延揽社会优秀人才为军队建设服务，中央军委政治工作部近日部署展开2023年军队文职人员公开招考工作。

　　考生可于2023年1月13日8:00至17日18:00期间，登录军队人才网进行网上报名。全军组织统一笔试将于2023年2月19日在全国各直辖市、省会城市、自治区首府和部分较大的城市同时举行。根据计划安排，6月底前完成面试体检、政治考核、公示审批等工作。

　　这次公开招考，贯彻落实新修订的《中国人民解放军文职人员条例》及《军队文职人员公开招考暂行规定》等配套政策，聚焦如期实现建军一百年奋斗目标、加快把人民军队建成世界一流军队，加大急需紧缺专业人才补充力度，将免笔试直接面试招考岗位范围由博士研究生拓展到“双一流”建设高校或者建设学科理学、工学、医学硕士研究生，进一步提升引才质量效益；严把人才选拔标准条件，强化全过程监督，确保招考工作公平公正、规范有序。

　　（2023年军队文职人员公开招考公告见第三版）

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）