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大星彩票投注_大星彩票app

来源:大星彩票官方网站2024-08-07 17:48

  

凝心聚力建设宜居宜业和美乡村******

  凝心聚力建设宜居宜业和美乡村(大家谈·一起来想一起来干③·新时代新征程新伟业 )

  民族要复兴,乡村必振兴。党的二十大报告提出:“全面推进乡村振兴。全面建设社会主义现代化国家,最艰巨最繁重的任务仍然在农村。”本期大家谈,我们选刊3篇来稿,共同探讨如何在新征程上更好推进乡村振兴事业,为建设宜居宜业和美乡村凝心聚力。

  ——编 者

  接续奋斗提升幸福指数

  天津蓟州区 李 通

  作为一名驻村干部,我有幸参与到推进乡村振兴的火热实践中,深感使命光荣、责任重大。党的二十大报告提出“加快建设农业强国”“发展乡村特色产业”“统筹乡村基础设施和公共服务布局”,为全面推进乡村振兴擘画了宏伟蓝图。

  全面推进乡村振兴,必须坚持以人民为中心的发展思想,做到一切为了人民、一切依靠人民。我所在的工作队,结对帮扶了两个经济薄弱村。我们通过持续实地走访、深入调研、论证分析,精准把脉村庄在产业、人才、文化、生态、组织等方面存在的薄弱环节,对症开方、精准施策。从带领村集体成立农业科技公司促进农副产品销售,到依托教育资源优势为村庄发展贡献智慧力量,再到利用村庄闲置空地种植太阳花打造“网红打卡地”,实践充分表明,把老百姓满意不满意、认可不认可作为评价工作的重要指标,把一件件好事办好、实事办实,就能不断提升群众的幸福指数。

  实现乡村全面振兴不可能一蹴而就,需要持续发力、久久为功、善作善成。面向未来,我们工作队将继续努力,把富民政策一项一项落实好,让老乡们生活越来越红火。

  党建引领激发内生动力

  湖南湘潭市 黎孟秋

  治国安邦重在基层。党的二十大报告提出,“坚持大抓基层的鲜明导向,抓党建促乡村振兴”。对我们基层干部而言,当务之急正在于加强基层党组织建设,以党建引领基层治理,抓好党建促进乡村振兴。

  全面推动乡村振兴,必须切实加强基层党组织建设。一方面,要夯实坚强堡垒,持续开展软弱涣散党组织排查整顿、基层党组织整建提质等行动,形成党建引领、支部带头、党员在前的干事创业格局。另一方面,要锻造过硬队伍,通过加强基层党组织建设,引领带动各类人才脱颖而出、大放光彩。近年来,我所在的乡镇健全完善墩苗历练、严管厚爱、择优选用工作机制,选优配强村级党支部,逐渐形成一支信念过硬、政治过硬、责任过硬、能力过硬、作风过硬的乡村振兴干部队伍。

  蓝图已绘就,奋斗正当时。以实际行动把党的二十大作出的重大部署落地落实,推动乡村振兴不断迈上新台阶,是基层干部的职责所在。以党建引领激发乡村振兴的内生动力,必能绘出新时代乡村振兴锦绣画卷。

  文化发展助力乡村振兴

  吉林长春市 魏志宇

  乡村振兴既要塑形,也要铸魂。推动乡村文化振兴,让人民享有更加充实、更为丰富、更高质量的精神文化生活,有助于改变广大农民精神面貌,激发乡村振兴的内生动力。

  近年来,吉林艺术学院通过艺术乡建参与到乡村振兴中,努力探索艺术助力乡村文化振兴的方式方法。以吉林省长春市其塔木镇刘家村为例,我们通过挖掘整理7项非遗与民族民俗文化,共同策划与执行农民丰收节,开展丰富多彩的文艺活动;依托墙绘改善村落环境,提升文化氛围;参与关云德满族民俗博物馆建设,让乡村博物馆留存乡愁记忆;以中国重要农业文化遗产“吉林九台五官屯贡米栽培系统”为依托,探索新媒体上农特产品的宣传与销售……这些实践启示我们,文化、艺术介入美丽乡村建设,是新时代乡村振兴的重要抓手,也是新时期“三农”发展的有效路径。

  党的二十大对全面推进乡村振兴提出了更高要求。我们将不忘初心、砥砺前行,围绕地域独特的乡土文化、民族艺术等开展更多维度的艺术乡建,进一步推动艺术走近农民、走向农村,为乡村文化振兴做出新的贡献。(人民日报)

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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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