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湖南湘潭：绿能、绿建、绿楼构筑“双碳”城市******

　　【环保时空】

　　湖南省湘潭市是20世纪50年代兴起的老工业基地，过去因为重工业集中、高能耗产业密集，曾给人留下灰蒙蒙的印象。记者近期走访发现，湘潭市用浅层地热、工业余热等绿色能源作为空调用能，用“积木楼宇”等绿色建筑打造高层住宅，助力落实碳达峰、碳中和目标任务。

　　12月上旬，寒潮挟着冷雨来袭，湘潭市户外十分湿冷。但走进总建筑面积6.8万平方米的湘潭市“一站式”政务服务中心“市民之家”，里面温度适宜，来办事的市民觉得很舒适。

　　“我们的水源热泵中央空调系统用附近湖湘公园的湖水作为冷热源，冬季从湖水中‘提’出热能，夏季将热能从室内抽出来‘排’进湖水，能很好满足‘市民之家’的空调用能需求。”“市民之家”空调项目负责人林宣军说，这套水源热泵中央空调系统相比传统中央空调，每年节约标准煤1500吨、减少二氧化碳排放3930吨，同步水处理还改善了公园湖泊水环境。

　　在石油、天然气等传统石化能源矿藏匮乏的湘潭，湘江和城市湖泊浅层地热资源、电厂废弃余热、太阳能和光伏等新能源正被日益广泛运用。湘潭市住建局节能科技科科长黄文桂介绍，随着一批企业新项目的推进，湘潭市正在节能减排方面不断取得新进展。

　　用活、用好绿色能源的同时，湘潭市的绿色建筑也越来越多。黄文桂说，湘潭市目前有808.3万平方米新楼宇通过工厂流水线装配式生产、工地上“搭积木”式建造。在湘潭市高新区“建工·司南”项目工地，湖南省第三工程有限公司总工程师孙志勇介绍，“工厂造、现场装”的这个项目不仅质量安全可靠，还能提高生产效率、节约建筑能耗和物料、减轻扬尘和噪音等污染。

　　湘潭市住建局局长潘永其介绍，湘潭市将绿色建筑发展指标列为土地出让的必要条件，提出市中心城区装配式建筑占比不少于50%、市县不少于35%。对于老旧小区，湘潭市大力推动节能改造，两年多来已改造老旧小区450个，涉及房屋2910栋。

　　“广泛形成绿色生产生活方式是大势所趋，湘潭将抓住国家低碳城市试点这个重要契机，争取在‘双碳城市’‘宜居城市’建设方面有更大作为。”潘永其说。（新华社记者 苏晓洲 陈泽国）

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）