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大发彩票必赚方案|大发彩票玩法

来源:大发彩票漏洞2024-04-01 17:48

  

大发彩票必赚方案

杭州西站的春运“首考”:守好回家路 暖心伴旅途******

  (新春走基层)杭州西站的春运“首考”:守好回家路 暖心伴旅途

  中新网杭州1月17日电(张煜欢)17日,随着D3076次列车缓缓发车,杭州西站新一天的春运工作又拉开了帷幕。去年9月才正式投入运营的杭州西站,如何应对开站以来的首次春运大考?

  首场春运,讲究的是一个“暖”字。

  17日上午记者来到杭州西站看到,不少书法爱好者正在候车室里为旅客现场写春联、送福字,让旅客把“福”带回家;径山茶演示吸引了不少旅客的目光,古色古香的茶道表演引得人们纷纷掏出手机拍照留念;候车室和进站口等地还设置了姜茶发放点,志愿者一杯接着一杯为旅客驱寒送暖。

杭州西站迎来大客流。 王刚 摄杭州西站迎来大客流。 王刚 摄

  据了解,杭州西站今年春运预计发送旅客28万人次,日均发送旅客1.2万人次,客流高峰日为1月18日,预计发送旅客2.5万人次。

  记者看到,杭州西站自助售票处共有7处,地面到达层“云谷”两侧电梯后各1处,东西进站厅各2处,候车室内综合服务中心1处,共有53台自动售票机。今日客流虽然较前几日有所提高,但现场依旧井然有序。

  杭州西站值班站长吴佩佩说,站内的每个区域均可提供购票、改签、退票、打印报销凭证、打印行程信息提示等服务。

  作为“轨道上的长三角”重要节点工程、服务保障杭州2022年亚运会的重要交通配套工程,今年春运期间,杭州西站提出落实防控举措、凝聚多方力量,为旅客平安出行、有序出行、温馨出行送去新春美好体验。

  暖心服务,少不了“之江心驿”雷锋服务站的身影。该服务站传承“赵红卫服务网络班”优良传统,在杭州西站内推行个性服务,例如针对盲人、腿脚不便者等不同类别的重点旅客,车站提前对接掌握特殊服务需求。

志愿者为旅客送姜茶。 张煜欢 摄志愿者为旅客送姜茶。 张煜欢 摄

  首场春运,讲究的还是一个“新”字。

  其实自2022年9月22日正式投入运营以来,杭州西站已先后经历了国庆和元旦运输考验,凭借“创新的站场设计”“创新的技术运用”和“创新的客运供给”给旅客带来了更快速、更舒适和更周到的候乘体验。

  杭州西站客运值班员王强自杭州西站开站筹备之初就坚守在这一岗位。他告诉记者,杭州西站采用“中间进站、两端候车”设计,旅客通过地铁、公交等方式进站,不再绕道到站房两端,从“云谷”乘坐扶梯能直达中部候车厅,大大提升旅客出行效率。

志愿者为旅客送姜茶。 张煜欢 摄志愿者为旅客送姜茶。 张煜欢 摄

  为迎接即将到来的客流高峰,杭州西站正继续加强预想研判,提前做好风险防范。“比如我们对出发客流相对的集中的列车,会做好现场组织,重点对进站口、检票口、站台层加强引导力量,确保旅客有序进站乘车。”王强说。

  记者看到,为进一步落实防控措施,候车室内还引进消杀洗地机器人。根据规划路线,机器人可在指定区域连续作业4小时,每小时可覆盖1200平方米。另外,杭州西站也“严阵以待”,加大巡防力度护平安。春运期间,铁路公安实行24小时在岗,常态执行巡逻和安检、线路巡查等工作,为每个归家路上的游子“保驾护航”。(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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