姚茂志巡视车站候车室。 张磊 摄
一天20000步,巡逻20次,查验进站旅客证件5000余份,查获各类违禁品50余件,接到旅客求助20余次,这是姚茂治一天的工作清单。繁重的工作压力只为守护旅客的平安回家路,这在姚茂治心里,既是职责,也是担当。
守护好旅客的出行平安,需要勤恳的付出,也需要专一的坚守。春运期间,姚茂治经常站在安检机旁,紧盯过往旅客是否携带违禁物品,这一站,往往就是两三个小时。近日,他就在周某和林某携带的行李中分别查获了一枚子弹和一包毒品,并依法对他们进行了处罚。
姚茂志观察行李安检机。 张磊 摄姚茂治的一双“火眼金睛”不仅用在打击违法犯罪,还用在服务旅客上。准备过年了,有些旅客因着急赶车,容易出现遗失物品和小孩的情况。
今年1月14日,正在车站巡逻的姚茂治就接到一名旅客的求助。“警察同志,我女儿不见了,能帮我找找吗?”旅客赵某焦急找到姚茂治求助道。面对旅客的求助,他一边安抚赵某,一边帮助其回忆进站细节,随后仔细查看监控视频后断定其女儿并没有跟随赵某进站,最终成功在进站口帮助赵某找到了女儿。
无独有偶,当天下午,一名乘车的老人家也向他求助,称自己携带的钱包不见了,里面有一些零钱和回家过年的车票。姚茂治迅速行动起来,在车站内仔细来回寻找,成功在候车室帮老人找到了钱包,并将老人送上了回家的列车。
姚茂志检查相关证件。 张磊 摄今年春节,姚茂治正好在除夕夜值班,不能回家与家人吃团圆饭,这让他心里有些许愧疚。而这也让想起了今年1月10日刚去世的母亲。当天正逢中国人民警察节,母亲因患胰腺癌去世,那天早上他刚下夜班回家,忙绿了一晚上的他见到了母亲最后一面。说到这里,他扭过头去抹了抹眼角。
春节临近了,在这万家团圆的时刻,姚茂治依旧行走在巡逻的路上,看着来往旅客归心似箭的身影和带着期许的笑脸,他的脸上也浮现了一抹笑意。或许对他来说,旅客的出行平安,才是给自己最好的新年礼物。(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) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |