贵州马岭水利枢纽工程(资料图) 珠江委 供图
目前,大藤峡水利枢纽工程通过二期蓄水阶段验收,进入正常蓄水位运用;广西驮英水库及灌区工程下闸蓄水,桂中治旱乐滩水库引水灌区工程通过通水阶段验收;贵州黄家湾水利枢纽、广东韩江高陂水利枢纽工程机组全部并网发电;海南龙塘大坝枢纽改造工程实现截流,天角潭水利枢纽首个坝段封顶;广东珠江三角洲水资源配置工程135公里盾构隧洞全线贯通,即将建成通水,为粤港澳大湾区供水安全提供保障。
同时,云南德厚水库、阿岗水库顺利通过完工验收,贵州马岭水利枢纽、海南南繁基地(乐东、三亚片)水利设施建设工程陆续完工,海南南渡江引水、广东重点围堤工程通过竣工验收,转入运行管理阶段,开始全面发挥工程效益。
环北部湾广东水资源配置工程开工建设(资料图) 珠江委 供图珠江委相关负责人表示,2023年,该委将锚定全面提升流域水安全保障能力总体目标,统筹水灾害、水资源、水环境、水生态治理,加快构建高质量现代化水利基础设施体系,着力推动新阶段珠江水利高质量发展。(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() |