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2022年中国持枪、爆炸犯罪发案数量同比下降21%、19%******

　　中新社北京1月18日电 (记者 郭超凯)记者18日从中国公安部获悉，2022年全国持枪、爆炸犯罪发案数量同比下降21%、19%，中国是世界上枪爆暴力犯罪发案率最低的国家之一。

　　2022年，全国公安机关深入推进打击整治枪爆违法犯罪专项行动，严管严控枪爆物品，严打严治枪爆违法犯罪，取得明显成效。警方全年共破获枪爆案件2.5万起，排查枪爆从业单位1.8万家，发现整改安全隐患2.3万处；根据民众举报线索查破案件760余起，兑现奖励90余万元(人民币)。

　　公安部始终高度重视打击整治枪爆违法犯罪工作，制定下发专项工作方案，派出10个督察组对各地开展督导检查，以超常举措、最大力度推进专项行动。

　　各地公安机关按照统一部署，始终保持对枪爆违法犯罪严打高压态势，强化收缴管控，会同有关部门开展公务用枪、民用枪支、民爆物品安全大检查，全力消除涉枪涉爆安全风险。

　　同时，警方持续加强互联网安全监管执法工作，督促互联网平台落实网络信息安全管理主体责任，有效防止相关违法信息传播蔓延；强化重点治理，挂牌整治涉枪涉爆重点地区，部署重点区域联合打击整治，推动开展源头治理、综合治理，切实铲除安全隐患；加大宣传发动力度，深入解读法律政策，动员社会各界广泛参与支持，营造严管严控枪爆物品良好社会氛围。(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）