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国家林草局警示约谈8个破坏森林资源问题严重地区******
1月10日，国家林草局对森林督查挂牌督办的陕西省榆林市定边县等8个县级人民政府主要负责人进行警示约谈，督促其加快整改落实，切实扛起森林资源保护责任，守护好绿水青山。
近年来，国家林草局采用卫星遥感监测与现地核实相结合、省级自查与国家抽查相结合的方式，持续开展覆盖全国的森林督查，有力震慑了涉林违法犯罪行为，维护了全国森林资源保护管理良好秩序，森林督查取得良好成效。但陕西省榆林市定边县、河南省三门峡市陕州区、内蒙古自治区兴安盟科尔沁右翼前旗、青海省海南藏族自治州共和县、福建省龙岩市永定区、山西省长治市沁源县、重庆市石柱县、江西省鹰潭市余江区8个地区仍存在较为严重的违法破坏森林资源问题。
约谈强调，地方党委政府主要负责同志即各级林长是森林督查整改工作的责任主体，要坚持“林长挂帅”，明确任务分工，强化组织保障，聚焦责任抓整改；要坚持“严字当头”，列明问题台账，逐一对账销号，聚焦问题抓整改；要坚持“同向发力”，加强督促指导，全面应用督查系统，聚焦实效抓整改；要健全长效机制，查补制度漏洞，严密制度建设，聚焦根源抓整改。要以猛药去疴、刮骨疗毒的决心和勇气抓好整改，向党和人民交上一份满意的答卷。对于约谈后整改不力、敷衍整改、拒不整改的，将适时以督办函、提示函的方式推送省级总林长；对逾期未能完成整改的，将启用自然资源行政监督与纪检监察监督贯通协调机制，移交纪检监察部门。
8个县级人民政府主要负责人在约谈中表示，将提高政治站位，压紧压实责任，深化思想认识，深刻反省、深入分析问题发生的深层次成因，切实加强森林资源保护管理工作。针对破坏森林资源的问题，将严格按照案件查处、林地回收、责任追究“三个到位”的要求，充分发挥林长制的统领作用，严肃查处，依法整改，依纪问责。同时举一反三，不断完善森林资源监管长效机制，筑牢生态安全屏障，为建设美丽中国保驾护航。(总台央视记者 施韶宇)
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] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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