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（新春走基层）火车“游”过渤海湾：直击亚洲最长铁路轮渡上的春运******

　　中新网烟台1月19日电题：火车“游”过渤海湾：直击亚洲最长铁路轮渡上的春运

　　作者王娇妮戴少毅

　　兔年春节临近，满载着粮食、煤炭、生活用品、节日物资的火车每天“游”行于渤海湾南北两岸，成为中国春运一道独特的海上风景。

　　大连至烟台铁路轮渡项目纵贯渤海海峡，是亚洲最长的铁路轮渡，开辟了东北至山东及东部沿海地区的最短路径，比绕行山海关缩短1600多公里。

满载货物的火车通过轮渡跨越渤海湾。　戴少毅摄

　　19日12时，中铁1号轮停靠烟台北站，50节满载粮食的火车和35辆装满各种货物的汽车从轮渡开下。当日14时20分，装满煤炭、年货的火车和汽车，又将搭乘同一条轮渡继续跨越渤海湾，向大连旅顺港驶去。

　　工作人员告诉记者，春运期间通过轮渡过海的火车有“啤酒车”“鲜花车”“树苗车”“水果车”等等，轮渡俨然成了个巨型“超市”，每天约有1.5万吨货物从这里跨过渤海湾，五花八门的货物反映出民众生活的多样化。

　　在发往东北的年货中，山东的啤酒颇受欢迎。一列列“啤酒火车”从青岛发出，通过蓝烟线抵达烟台北站码头，并在这里等候上船。新鲜的山东啤酒通过海铁联运，走上东北民众的节日餐桌，最快48小时可到达黑龙江齐齐哈尔。

　　巨大的轮渡下层可装火车，中间可装汽车，上面则用来乘载旅客。客舱设有不同等级舱位，并配备电影院、超市、快餐厅、观景厅、卫星电视等设施。

机舱工作人员在工作。　戴少毅摄

　　常年从事海鲜运输生意的王海波将满载海货的汽车开上轮渡，准备在大连旅顺港下船后，直接开到沈阳销售。“轮渡线路用时短、费用低，一年光运输费就能节省六七万元。”王海波称。

　　铁路轮渡不仅实现了物畅其流，近年来通过不断完善船内设施等方式，同时实现“人享其行”，让旅客舒适地往返于故乡与他乡之间。

　　65岁的乘客李仁义告诉记者，如今回东北过年是轻松的旅行，坐轮渡便捷又舒适。而过去，他曾经历过排队二十多个小时买船票、男女老少一同挤在船舱里的春运场景。

　　在旅客中，还有不少人选择自驾小汽车乘船跨越渤海湾，他们有的回乡过年，有的携家人旅行。通过网络系统，旅客输入汽车车牌号等信息后，即可实现人与车便捷购票。

　　如此庞大的渡船是如何运行的？工作人员称，船上共有四台发动机组，承担着万吨巨轮的航行动力。机舱工作人员是渡船的“心脏”医生，一旦发现渡船“心血管有小毛病”必须随时诊断、治疗。

　　徐学强就是一名“诊治医师”，他负责对渡船故障做出判断，对症下药。“最好的诊治，是将隐患消灭在萌芽状态。”徐学强称，航运安全差一分就是灾难，必须第一时间解决问题，保障安全。

　　距离兔年春节还有两天，渡船上的年味越来越浓。工作人员告诉记者，他们的渡船是渤海湾上唯一春节不停歇的渡船，“大年三十不停航”已成为惯例。船员家属可以上船团聚，一同挂彩灯、包饺子，与旅客们一起过节。

　　据悉，渤海湾烟台至大连航线年均运送旅客250余万人次，车辆100余万台次，货物3000余万吨。今年春运期间，有20艘客滚船上线营运，最高峰日发送旅客超3万人次。(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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