1月10日20:03,南航CZ3096航班满载241位旅客降落至上海浦东国际机场 南航供图
即日起,根据政策调整及春运市场两岸民众返乡需求,南航上海浦东—台北往返航班CZ3095/3096恢复至疫情前每日来回程均载客模式。
为使旅客感受政策调整后更加便捷顺畅的出行体验,南航在始发站和目的站均提前做足准备。南航台北站通过官网发布航班公告,及时更新航班信息以便民众提前做好购票安排,从容出行。南航上海分公司在空中开展航班专属互动活动,庆祝航班乘客为免入境核酸检测和隔离措施后首班CZ3096的幸运旅客,并为旅客送上精致纪念礼品和兔年新春祝福;航班落地后,地面工作人员为旅客提供从机口至到达口的“一站式”入境服务,做好入境全流程指引,针对轮椅、老年、携带儿童等特殊旅客安排专人引导,协助旅客快速过关、提取行李。
根据新措施,入境旅客在海关检验检疫区只需出示健康申报码即可快速通关。享受新政带来的快捷通关体验的旅客和脱下“大白”的工作人员共同在纪念签名板上签名留念。
据南航上海方面介绍,自1月10日起,春运期间CZ3095/3096每日执行,其中1月21日-23日(大年三十至年初二)计划取消,航班时刻较之前未做改变,CZ3095浦东计划起飞时间14:50,16:55到达台北桃园;CZ3096台北计划起飞时间18:20,20:20到达浦东。春运期间该航线仍将投放宽体机执行,为旅客提供更加安全舒适便捷的服务。南航也将根据客流及市场需求变化持续做好上海地区国际及港澳台地区航线的运力安排,动态调整运力投放。(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() ![]() 玛雅彩票地图 |