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来源:金马彩票2021-08-01 17:48

  

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中共二十大“立己达人” 与世界同行******

  (中共二十大·观察)中共二十大“立己达人” 与世界同行

  中新社北京10月21日电 题:中共二十大“立己达人” 与世界同行

  中新社记者 张蔚然

  翻看中共二十大报告,两个词连日来被中外媒体反复谈及。

  一是“人民”,从“以人民为中心”到“守的是人民的心”,“人民至上”的价值理念贯穿始终,分量最重。二是“人类”,从“人类面临的共同问题”到“全人类共同价值”,“胸怀天下”的眼光关照世界,展现格局。

10月16日,中国共产党第二十次全国代表大会在北京人民大会堂隆重开幕。 中新社记者 毛建军 摄10月16日,中国共产党第二十次全国代表大会在北京人民大会堂隆重开幕。 中新社记者 毛建军 摄

  在中国共产党的政治词典中,“坚持人民至上”和“坚持胸怀天下”都是至关重要的世界观和方法论,不仅被列入党的百年奋斗历史经验,也在二十大报告中被突出强调。

  这两个“坚持”的背后,都是人的发展。连接中国人民和世界人民的,也是发展这一最大公约数。多年来,中国共产党一直把搞好本国的发展和给世界发展带来贡献紧密结合在一起,以“立己达人”的理念促进中国人民与世界人民的互动、同行和共赢。

  中共二十大对中国道路的擘画折射了这一理念。“坚持人民至上”,正使中国更好做到“立己”;“坚持胸怀天下”,则使中国更好兼顾“达人”。

  中国将发展立于自身力量的基点上,从描绘中国式现代化,到规划教育、就业、社保、医药等细分领域发展,二十大报告以更周密的部署兼顾“14亿多”和“每一个”。“坚持人民至上”,意味着14亿多中国人要集体进入现代化,这是国家发展水平的整体跃迁;但也必须是共同富裕的现代化,不允许出现像一些西方国家那样“财富在一端积累、贫困在另一端积累”等状况。

资料图:2022年9月26日,北京市长安街沿线国庆主题花坛亮相,吸引市民拍照“打卡”。图为位于军事博物馆前广场的“命运共同体”花坛,寓意深化全球发展合作,共创共享和平繁荣美好未来。 中新社记者 赵文宇 摄资料图:2022年9月26日,北京市长安街沿线国庆主题花坛亮相,吸引市民拍照“打卡”。图为位于军事博物馆前广场的“命运共同体”花坛,寓意深化全球发展合作,共创共享和平繁荣美好未来。 中新社记者 赵文宇 摄

  以更好的自身发展为基础,中共二十大“坚持胸怀天下”。过去,中国没有采取殖民侵略、单纯资本驱动、掠夺大自然等西方国家现代化的传统路径,而是依靠自身走出了一条独立自主、和平发展、和谐共生的新路。

  如今,“胸怀天下”绝不意味着包办解决其他国家各自复杂的内部问题,而是着眼全人类的共同命运,为共同发展提供中国机遇,为共性难题提供中国方案。

  由二十大报告具体部署观之,从着力推动高质量发展,到推进高水平对外开放,从增强国内大循环内生动力和可靠性,到提升国际循环质量和水平,从推动共建“一带一路”高质量发展,到维护多元稳定的国际经济格局和经贸关系,这都是惠及中国人和世界各国民众的多赢之举。

  由中国及世界,中共二十大将全人类的共同发展放在了同一视野之中,这正是“立己达人”古老智慧在当下的传承。(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]
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