通报截图。来源:海南省三亚市公安局交通警察支队官方微博
经查,当日群众庄某驾驶小车在G98高速东往西三亚藤桥互通路段缓慢通行时,李某驾驶一辆未悬挂机动车号牌的蓝色小车行驶至其车辆右侧的应急车道上,试图超车未果,引起李某及其同车人员李某媛不悦,并借机从应急车道超车进入行车道,将车辆停到庄某所驾驶小车前。随后,李某下车对庄某车辆车门、车窗进行敲打,李某媛则对庄某车辆车门、车窗、左右侧镜进行打砸后逃离。
目前,三亚市公安局海棠分局依法对李某、李某媛作出行政拘留十五日并处罚款一千元的处罚;三亚市公安局交警支队对李某未悬挂机动车号牌(临)、在非紧急情况时在应急车道行驶、在高速公路行车道违法停车三项交通违法行为分别进行处罚。
警方提示:春节临近,车流量增大,广大市民群众要严格遵守道路交通安全法律法规,车辆上路行驶必须悬挂号牌,高速路行驶遇到道路拥堵不要占用应急车道,切勿强行插队加塞;遇事冷静,切莫冲动,切勿肆意挑衅,随意殴打、骚扰他人或任意损毁公私财物,一旦触犯法律,公安机关将一追到底。
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() ![]() 快三平台地图 |