分红大会现场,村民欢喜领到“分红年货大礼包”。 朱志庚 摄
尽管到春节还有10天,但是邱圩社区已经开启“过年模式”,氛围浓厚。数百栋二层小别墅贴上红窗花,门前都挂上红灯笼。在百姓大舞台广场,喜庆的音乐声中,社区16个村组的村民代表,身着新衣,围上红围巾,等待领取“分红年货大礼包”。舞台上,村民自编自演的跑旱船、打钱杆、扇子舞等节目更增添浓浓的年味。
村民载歌载舞庆祝分红。 朱志庚 摄“这块肉不错,这部分可以切成肉丝炒着吃,下面的可以做水煮肉片……”村民围在猪肉边,开心地谈笑着。为了保障食品安全、肉质新鲜,邱圩社区从本地一家肉联厂购买10000斤猪肉,现场切割,每户村民可以领到10斤。
“我们过年大礼包除了猪肉之外,还有10斤莲藕、5斤红薯粉条、2副春联、2包口罩。莲藕、红薯粉条都是我们村集体合作社种植生产的有机特色农产品。”邱圩社区党总支书记、居委会主任张成辉介绍,2022年,村集体收入达到120万元,除去一些办公开支,还有一部分盈余。经村民代表大会同意,社区拿出30万元,首次为村民分红,购置年货。
村民现场领到10斤猪肉。 朱志庚 摄在分红大会现场,获评“最美家庭”称号的村民代表上台领取荣誉证书。“好多年没有看到这么有年味的场景了,如今富起来的邱圩过年氛围真浓。”邱一洋家庭获评最美家庭,77岁的邱一洋说,家里三儿一女,都已成家。一大家人都是二层小别墅,生活衣食无忧。“我这么大岁数,还是头一回领到不要钱的年货。过年就吃猪肉炖粉条,这日子美得很哩。”
爷孙俩带着“分红年货大礼包”回家。 朱志庚 摄邱圩社区原是一个区位较好但产业基础薄弱的社区,3773人、1000余户村民居住在松散凌乱、基础配套设施缺乏的村庄。2017年底,张成辉到任社区支部书记后,多次和社区“两委”商议,广泛征求村民与党员代表意见,在金城街道党工委全力支持、指导下,进行老旧村庄改造,实施邱圩社区农房改善项目。
村民李佳现场直播销售邱圩特色农产品。 朱志庚 摄“农房改造涉拆16个小组1000户居民。目前,集教育、医疗、购物、休闲于一体的18万平方米、1100套房屋已建成,村民喜搬新家。”张成辉说,邱圩社区获得“省级特色田园乡村”等称号,打造了乡村振兴邱圩样板。
2017年11月9日,张成辉到任后发现村集体外欠账达140万元。为了摘掉“经济薄弱村”的帽子,从2017年底,社区采取众筹、入股等渠道完成了200万元的筹款,牵头成立睢宁县志兴集体土地股份专业合作社、徐州半夏农业发展有限公司、徐州初心物业有限公司。集体合作社流转土地2197亩,经营藕虾、稻虾共养、特色红薯等项目,推出了“俺村邱圩”系列特色农产品,比如生态米、莲藕、香薯、荷叶茶、粉丝、干花等。如今这些产品实现了“线下农超对接、线上平台销售”,年销售额超过8000万元,集体经济收入也增加到目前的100多万元。
藕农举起硕大的莲藕,庆祝丰收。 朱志庚 摄张成辉说:“我们下一步的村集体收入目标是300万元,到时候发放的过年大礼包东西更多。我们会把发放分红年货大礼包延续下去,形成我们的新年俗。”
“欢迎来到俺村邱圩直播间,这是我们邱圩的土特产,生态米、有机莲藕、红薯粉条……”在邱圩社区电商中心创客之家,主播李佳正在现场直播。李佳介绍,自己是东北人,老公是邱圩本地的。由于自己富有东北人的幽默感,因此邱圩社区成立公司后聘用她来做直播销售。这里生态越来越好,她在这里的收入越来越高。
邱艳虎与挖藕人一块商量春节前莲藕的销售情况。 朱志庚 摄虾耕田家庭农场负责人邱艳虎在村里承包了200亩流转土地,发展藕虾共养。据了解,邱艳虎大学毕业后曾在南京工作了9年。2018年,他发现家乡变化特别大,于是萌生了回乡创业的想法。如今,随着经验积累,邱艳虎的家庭农场突破藕虾共养模式,套养了泥鳅、鱼等,农场一年的净利润超过20万元。邱艳虎说,临近春节,外地客商几乎每天下午都来拉走10000多斤莲藕,装车出口到日本、韩国。
宜居宜业和美的邱圩新型农民集中居住区。 朱志庚 摄“新春来临之际,邱圩社区全体村民领到了村党支部领办合作社、发展村集体经济的红利。下一步,我们计划推进金城街道15个社区村级集体经济实现跨越式增长,全力推动乡村振兴和美丽乡村建设的融合发展。”谈及金城街道未来如何发展,金城街道党工委负责人邢剑信心满满。(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() |