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北京：今年朝阳区将建设升级80家博物馆******

　　原标题：大力推进“五城”建设 推动文旅事业高质量发展 今年朝阳区将建设升级80家博物馆

　　昨日（3日），政协北京市朝阳区第十四届委员会第二次会议开幕。记者从会上获悉，朝阳区将大力推进博物馆之城、阅读之城、艺术之城、双奥之城、时尚之城“五城”建设，推动文化和旅游融合、高质量发展。2023年，朝阳区将完成80家博物馆建设和提升改造，推进“博物馆进商圈”，打造“文化+商圈+旅游”联动格局。

　　全区已建成城市书屋42家

　　“2022年，朝阳区加强智慧图书馆体系建设，‘朝图预借’平台实现办卡、借阅一键完成。微阅轩、书穹格艺术馆2家城市书屋建成，目前，全区共建成42家城市书屋。”据朝阳区文旅局相关负责人介绍，朝阳区开展了114场“喜迎二十大悦读阅朝阳”主题全民阅读活动，线上线下参与人次约1032万。

　　近年来，朝阳区不断创新“阅读之城”建设模式，通过打造阅读空间、活动品牌、推广人才、协同发展、指数评估等“五个体系”，构建“15分钟阅读生活圈”，将书香洒遍朝阳各个角落，让阅读成为市民生活新时尚。目前，朝阳区已拥有80多家品牌特色书店，各类书店共计324家，数量居全市首位。

　　在设施建设上，朝阳区通过持续完善公共阅读服务网络，升级阅读环境，延长开放时间；加快推进24小时自助图书机数字化、智能化升级改造，优化空间点位分布；研究制定朝阳特色阅读空间建设标准和运营管理办法，培育一批特色鲜明、书香浓郁的示范阅读空间，形成了完善的阅读空间示范体系。

　　结合市民阅读新需求，朝阳区还探索出“馆社”“馆店”“馆校”“馆医”合作模式，建设“店中馆”特藏城市书屋，构建“阅读之城”数字平台，成立“城市阅读联盟”，引导和扶持民间阅读组织承接重大阅读项目、开展公共阅读活动，积极打造全民共建共享的阅读协同发展体系。

　　永通桥完成修缮即将开放

　　朝阳是京城大运河文化带的重要节点。2022年，作为北京著名三大古桥之一的永通桥（又称八里桥）完成主体修缮工作，预计将于今年对外开放，并完成了《通惠河漕运图卷》数字化展示项目。

　　永通桥是大运河文化带北京段最知名的古桥，已被收入世界文化遗产名录，“长桥映月”美景就源于此桥。它位于朝阳和通州交界处，始建于公元1446年，为三孔石拱桥，南北长50米、东西宽16米，中间孔高达8.5米。

　　2021年，永通桥大修工程正式启动。修缮内容主要包括局部拆砌鼓闪（错位）部位的桥身砌体；清除后做桥面沥青路面，恢复条石桥面等。永通桥桥面石板约800平方米，多年来历经数次修缮，条石的材质、大小不一。现存条石约有2000多块，最古老的有将近600年历史。本着“修旧如旧”的原则，此次修缮将桥面以及周边的条石全部还原到原位，并查阅古籍，咨询专家、学者，找到相同材质的条石贴补缺失部位，尽可能保持古桥原貌。

　　创建国家文旅消费示范城市

　　据介绍，2022年，朝阳区发布了北京首个以“博物馆之城”为主题的系列报告——《2022年朝阳区博物馆之城建设发展研究》，构筑以“六聚”为特征的现代文博事业“朝阳范式”。评定推选14家博物馆之城建设示范单位，扶持补贴18家非国有博物馆发展，培育4家类博物馆。全力推动朝阳区多层级博物馆协调发展。实施博物馆五进工程，启动遇见博物馆、博物馆进商圈等文化活动，打造沉浸式、共享型、多元化的朝阳商圈文化空间，提升文博惠民公共服务水平。

　　在此基础上，2023年，朝阳将继续推进“博物馆之城”核心区建设，推进实施《朝阳区博物馆之城建设方案》，完成80家博物馆建设和提升改造。开展策展人培训，高质量推进“博物馆进商圈”项目，打造“文化+商圈+旅游”联动格局。

　　2023年，朝阳还将创建国家文化和旅游消费示范城市，深化夜间文化和旅游消费集聚区建设，继续开展文旅融合“三十工程”。完善文旅融合发展的市场服务体系，以文旅消费街区、地标等建设为依托，完善提升旅游购物场景吸引力和竞争力。在朝阳已有的各类资源基础上，通过数字技术与媒介，激活城市文旅消费，推进文化生态和谐共生和可持续发展。（赵婷婷）

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）