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2023年我国将新开工改造城镇老旧小区5.3万个以上******

　　新华社北京1月17日电(记者王优玲)住房和城乡建设部部长倪虹17日在2023年全国住房和城乡建设工作会议上表示，今年将以实施城市更新行动为抓手，着力打造宜居、韧性、智慧城市。在设区的城市全面开展城市体检，今年在城市开展完整社区建设试点，新开工改造城镇老旧小区5.3万个以上。

　　同时，加快城市基础设施更新改造，新开工城市燃气管道等老化更新改造10万公里以上，改造建设雨水管网1.5万公里以上，因地制宜推进地下综合管廊建设。

　　倪虹说，在城市体检方面，要坚持问题导向和结果导向、向群众身边延伸、在“实”上下功夫，从房子开始，到小区、到社区、到城区，找出群众反映强烈的难点、堵点、痛点问题，查找影响城市可持续发展的短板弱项。

　　“体检要有硬指标、硬要求、硬督查，成为解决问题的指挥棒。”倪虹表示，在城市更新方面，城市体检出来的问题，作为城市更新的重点；城市体检的结果，作为城市规划、设计、建设、管理的依据。坚持人民城市人民建，人民城市为人民，让人民群众生活得更方便、更舒心、更美好。

　　据介绍，2022年，我国实现新开工改造5.1万个城镇老旧小区的年度目标任务，城市燃气管道等老化更新改造项目开工1.69万个，新建改造城市污水管网2.2万公里，推进城市地下综合管廊和海绵城市建设，深入开展新型城市基础设施建设试点。

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）