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浙江绍兴：文化幸福感更强烈******

不久前，浙江绍兴市文化广电旅游局机关第一党支部、绍兴图书馆党总支的文化志愿者来到柯桥区漓渚镇朱家坞村、王坛镇东村、柯岩街道叶家堰村开展主题党日活动，并且根据每个村的实际需求，送来了侧重点不同的300余册图书，以及定制化的展览和讲座。这不是简单的送服务下基层活动，而是落实高质量推进基层公共文化服务联系点的常态化工作。

“要深入挖掘12个联系点的发展需求，抓住各村在公共文化方面的痛点、难点，提供系统完备、精准有效的公共文化服务，将服务工作提档升级，更好地激发基层群众的参与热情。”绍兴市委宣传部副部长，市文广旅游局党委书记、局长何俊杰说，为贯彻落实绍兴市第九次党代会、市委文化工作会议精神，绍兴市文化广电旅游局建立了首批12个高质量推进公共文化服务基层联系点，以点带面，着力构建全市高水平一体化公共文化服务体系，为打造温暖幸福共富之城贡献文旅力量。

安桥头村是鲁迅的母亲鲁瑞的出生地，鲁迅小时候经常随母亲到外婆家。皇甫庄村是鲁迅的舅舅家，鲁迅儿时曾在此看社戏。如今，公共文化服务不但为当地群众带来实惠，而且发挥着“引流、增效”的作用。

2022年3月，安桥头村和皇甫庄村成为绍兴文化和旅游首批高质量推进公共文化服务基层联系点，因为文化之力的注入，这两地对市民和游客的吸引力更强了。

根据考察调研，绍兴市文化广电旅游局确立了在安桥头村和皇甫庄村公共文化服务的具体内容。比如，绍兴图书馆帮扶安桥头村建立安桥头村图书馆（农家书屋），设立鲁迅文化主题书籍专柜；帮扶皇甫庄村建立鲁迅文化、红色主题、法律主题图书馆。绍兴市文化馆组织绍兴市书画艺术家推广孙端街道4A景区镇特色游线，重点推进鲁迅外婆家研学之旅—特色黄金游线、渔趣体验之旅、水上风光之旅、民俗风情之旅、红色记忆之旅等旅游线路。绍兴博物馆制作线上展览“鲁迅外婆家——孙端祝福民俗文化展”和“鲁迅外婆家——孙端社戏民俗文化展”，并进行推介。

绍兴市文化广电旅游局相关负责人介绍，截至2022年6月，首批12个高质量推进公共文化服务基层联系点已经建立。为抓好工作落实，相关处室、单位已根据签订的公共文化服务项目书内容，排定工作计划，落实服务项目，并定期向局机关党委报送工作开展情况。

“建立高质量推进公共文化服务基层联系点是落实推进共同富裕文化润乡的重要抓手。要探索抓好落实工作机制，做好统筹协调，全方位做好服务工作，推进公共文化服务提质增效，为共同富裕、乡村振兴赋能。”绍兴市文化广电旅游局相关负责人说。

公共文化服务优质共享，是建设高水平网络大城市、打造新时代共同富裕地的内涵所在。绍兴市文化广电旅游局以设施、服务、机制为抓手，精心编制全市高质量推进公共文化服务工作清单，着力构建高水平一体化公共文化服务体系，取得了阶段性成效。

在绍兴，市、县、乡镇、村（社区）四级公共文化设施网络实现全覆盖。全市103家乡镇（街道）文化分馆普及率、综合文化站面积达标率均达100%。建成一级以上文化站73个，其中特级25个，一级站覆盖率达70%。“目前，绍兴市每万人拥有公共文化设施面积达1800平方米，建成农村文化礼堂1721家，建有城市书房85家、博物馆61家（含国有非国有）、乡村博物馆（展示馆）200余家，公共阅读的市、县、乡镇、村四级网络基本形成。”绍兴市文化广电旅游局一位工作人员说。此外，公共文化品质服务也逐步提高。目前，文艺播撒乡镇行、全民艺术普及月、全民阅读节等群众文化品牌活动已实现年年有系列、季季有主题、月月有安排、周周有活动。

“绍兴形成了具有共同富裕印记的标志性成果。全市公共文化设施网络实现全覆盖，重塑城市文化体系取得新突破，旅游富民进一步彰显。”绍兴市文化广电旅游局相关负责人表示，绍兴将进一步推动公共文化现代化先行市建设，聚焦共同富裕，以人为本，推动公共文化服务成为精神富有的亮丽底色。（柯越文）

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）