务工专列旅客有序排队等候登上桂林开往深圳的返岗专列。 陈雨雨 摄
据悉,广东作为用工大省和异地务工人员大省,春节前超过1700万外省籍务工人员返乡过节。针对节后部分务工人员返程买票难、部分企业用工难的问题,广东花式复工"点对点"护送老乡返岗。早在正月初五,广东有关部门就组织从广西桂林开往深圳的全国首趟返岗专列。
正月初五,600名务工人员在桂林北站搭乘G2961次列车赴粤返岗复工,这是今年全国首趟“点对点”返岗务工专列,有效缓解广东各大企业春节后用工短缺压力,促进民众就业增收,助力广西乡村振兴。
据了解,广西是劳务输出大省,每年有600多万人前往广东就业务工。特别是随着疫情防控政策调整优化,宏观经济得到好转,社会生活恢复正常,就业环境得到改善,务工人员赴粤返岗复工意愿强烈。
除开行“点对点”务工专列外,广东有关部门还赴广西招聘务工人员。2月2日,深圳宝安·河池都安2023年“春风行动”和就业援助月暨东西部劳务协作现场招聘会在广西都安瑶族自治县澄江镇仙埌社区中心广场举办,进场应聘人数达1700多人。当天,有来自粤桂61家企业进场招聘,提供就业岗位1.6万个。其中,来自深圳宝安区的31家规上企业共提供5798个岗位。累计达成就业意向753人,发放就业社保、劳动维权等宣传资料2.3万份。
据介绍,统计数据显示,都安县是劳务输出大县,全县约40万劳动力中,近28万人外出务工,其中赴广东务工的人员超过10万人。(完)
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() ![]() 云顶彩票地图 |