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天天彩票2023-05-17

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用细致“心”保障春运“暖”——2023年铁路春运一线见闻******

  新春走基层|用细致“心”保障春运“暖”——2023年铁路春运一线见闻

  随着疫情防控进入新阶段后的首个春运拉开帷幕,铁路客流快速攀升。铁路部门如何保障平安春运、有序春运、温馨春运?带着问题,记者走访了北京重要的铁路客站和铁路服务环节。

  急客通道、医疗服务,春运“归途”很暖心

  满载归心似箭的游子,驶向期待团圆的家乡。1月7日进入春运以来,北京各大铁路客站客流持续攀升。交通运输部的数据显示,预计今年春运期间客流总量约为20.95亿人次,恢复到2019年同期的70.3%。

春运期间,北京南站候车大厅,旅客依次排队检票,秩序井然。(新华社记者陈旭 摄)

  “得益于前期充足准备,北京南站运行总体平稳有序。”中国铁路北京局集团有限公司北京南站客运车间党支部书记董芳说,车站实时分析客流需求,对于重点热门方向及时掌握车票预售和候补情况,梯次投放运力。

  在北京南站进站口,一位旅客找到车站工作人员:“还有15分钟开车,请帮帮我。”在工作人员引导下,这位旅客通过“急客”通道顺利上车。

  站台上,润秋服务组工作人员韩畅正推着残疾人旅客上车。“为旅客服务,我们没有终点。”韩畅说,每个“春运人”都全身心投入工作,用更细致的工作,保障旅客旅途暖心、安心。

北京南站站台上,润秋服务组工作人员韩畅(图中右一)正在帮助重点旅客。(新华社记者陈旭 摄)

  据悉,今年春运期间,北京南站夜间不完全闭站,为需要候车休息的旅客划定休息区;联合北京佑安医院在候车厅开设医疗服务点,为有需要的乘客提供帮助;设置了去往北京各大火车站的乘车路线导航“小彩条”,为重点旅客提供便携式呼叫铃……

  “暖心的服务让人安心。”从山东潍坊带孩子来北京看病的宋先生说,高铁线路越来越密,当天就能往返北京,希望兔年孩子康复,日子更好。

  先“体检”再上线,高铁“医生”护列车安全

  三年疫情,铁路客流骤降。不少车辆“趴”在车辆段没有上路,它们的维修保养工作做得如何?能否顺利通过春运“大考”?记者来到京津冀最大的动车组检修维修基地——中国铁路北京局集团有限公司北京动车段。

  作为北京地区唯一的动车段,北京动车段配属动车组228列,负责京沪、京广、京张、京哈等线路动车组的检修调试和保养工作。

春运期间,北京动车段北京南动车运用所检修车间内,两辆和谐号正在检修。(新华社记者陈旭 摄)

  “别人过节放假,我们是越到节日越忙,天气越冷越忙。”北京动车段副段长魏巍带领记者来到检修车间,为保证动车组以最佳状态上线春运,段里早早就开始准备。

  早上八点,技术员万奇鑫收拾好装备,开始进行检修。在高铁“医生”眼中,给列车“看病”是个“良心活”,每个环节缺一不可,要做到万无一失,必须怀着敬畏之心。

  万奇鑫的小组今天要对列车进行空心轴探伤,空心轴对动车组安全运行影响巨大。以前检修时,靠老师傅用小锤敲打、听声判伤,现在使用超声波探伤器,更可靠更高效了。

技术员万奇鑫(左一)将40多斤重的探伤器放入空心轴。(新华社记者陈旭 摄)

  “春运开始后,全所12条检修车道不停地‘翻台’。”万奇鑫说,随着和谐号、复兴号、复兴号智能动车组等多种车型上线运行,检修工作的挑战也更大了。技术人员要不断学习、增强本领,确保车辆健康、春运安全。

  健康过大年 重温冬奥情 京张高铁“冰雪之旅”很热门

  随着春运开启,京张高铁迎来北京冬奥会结束后首个滑雪热潮。

  在清河站,不少旅客正在等待乘坐京张高铁D6715次列车,前往崇礼体验冰雪乐趣。中国铁路北京局集团有限公司清河站站长王小勇说,预计春运期间单日旅客发送量在2万人次到2.5万人次之间,将达到开站以来的最高峰。

  在北京冬奥会的带动下,越来越多的中国人了解、喜欢上了冰雪运动。

  “崇礼站开站一年来,客流逐步增加,今年元旦假期,单趟运送雪板的数量就达到将近100件,赶上周六日,列车还要重联运行。”北京客运段京张高铁列车长王亚丽说,为方便携带雪板的旅客,清河站在候车大厅增设了雪具托运点,方便旅客办理托运。

  25岁的庞先生在上海工作,周末专门坐飞机到北京,从大兴机场换乘地铁到清河站后,转京张高铁抵达崇礼。“全程衔接顺畅,交通非常高效,我们周末滑完,周一就可以回去上班。”庞先生说。

  回升的客流里,是悄然回归的暖意。2023年春运,带回了人们久违的烟火气,也重启了活力与希望。新的一年,必将更加美好。(新华社 陈旭、丁静、李溢春)

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

 

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