我是新时代的兵|“空中长城”的捍卫者雷达兵******

　　解说：我是中国人民解放军空军雷达兵一级军士长刘卫民。这是我们雷达空情三坐标，以脚下的土地为原点，用“方位、距离、高度”编织雷网，经纬空天。

　　雷达兵，是指以雷达为主要装备，获取空中、海上、地面或太空目标情报的兵种。中国人民解放军陆海空军都编有雷达部队。空军雷达兵是中国人民解放军空军编成内的主要兵种之一，于1950年组建。是国家空中情报预警系统的主体，是守卫祖国蓝天的“千里眼”。

　　由于雷达的工作机理，决定了雷达兵工作环境的艰苦，我们常年驻守高山海岛等边远艰苦地区，24小时警戒值班。我曾经驻扎在海拔3875米的西南边境的高山之巅28年，和连队官兵一起担负着守护祖国2500公里边境线的领空安全的使命。

　　“甘巴拉”是我所在部队的精神符号和文化品牌。它是喜马拉雅群山中的一座高峰，海拔5374米。甘巴拉精神，是空军雷达站一代代官兵在挑战生存极限，献身国防，扎根边疆的强大精神动力。

　　解说：雷达情报牵一发而动全身。如果判断目标不准，就会出现掌握态势不全、判断空情不准的局面，轻则贻误战机，重则导致战斗失利。为了练就一双金睛火眼，我一直坚持“敢啃硬骨头”的战斗精神，不讲条件，不计较个人得失。最终，入伍第二年我就练就了技术参数“一口清”，开关旋钮“一摸准”的硬功，成为专业尖子。后来，又3次获得基地以上比武竞赛第一，能熟练操作12型雷达，从未发生过一起战备问题，情报合格率始终保持在100%，创造了所在旅战备安全时间最长纪录。

　　解说：随着祖国的日渐强大，空军雷达兵武器装备实现跨越式飞速发展，从引进改造苏制装备，再到如今自主创新研制的新型多功能雷达，已经形成新的预警装备力量体系。我们走下高山，离开原有阵地，鏖战戈壁，东至沿海，西上高原，操纵雷达窥天鉴地，观海听涛，战斗履迹遍布祖国大好河山，每一步都见证着空防预警力量的转型成长。

　　解说：如今，雷达兵已经实现由国土防空预警向广袤空天拓展延伸，成为联合作战、体系支撑、信息制胜的关键力量。在我们雷达兵看来无论在寂寞的山巅，还是在清冷的边关，被部队需要就是一份责任，为国家出力就是一种幸福。

　　科学顾问：王明志

　　制片顾问：范文军

　　编 导：金 赫

　　动 画：卞文斌

　　鸣 谢：北京市人民政府征兵办公室

　　出 品：中国科协科普部 光明网

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