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你想家，家也想你******

　　你有多久没回过家乡了？

　　提到家乡，你最先想起什么？

　　家乡的记忆

　　像一根“隐形”的线

　　无论飞得多远

　　都始终在原点牵着你

　　指引你找到回家的方向

　　今天，央视新闻带你“回家”

　　与那些温暖的地方重逢

　　走遍万里路

　　也忘不了味蕾上的家乡

　　 咬下这口酥脆鲜香，儿时的年味也回来了。原汁原味的幸福，往往藏在最简单的食物里。

　　 清晨的早餐摊，陪伴了每个上学日。绿豆面饼丝浇上麻酱带来的幸福感，拥有让人安心的魔力。

　　 “走，饮茶先啦！”男女老少围坐一桌，吃着早茶，谈笑风生，好不热闹。

　　 油辣椒、糟辣椒、胡辣椒、折耳根。品尝家乡百般滋味，方知滚烫人生可贵。

　　 冰糖葫芦车，儿时的回忆，小时候的味道。

　　这是家乡不变的那一抹甜，五彩缤纷却不艳眼，在不经意间能宽慰人心。

　　 地摊小海鲜，鲜甜的味蕾记忆，每一口都是乡愁~

　　你想家，家也很想你

　　家乡的味道

　　永远都是心中最浪漫的记忆

　　刻在心头的老地方

　　是永远的风景

　　 纵使他乡万盏灯，不抵故乡当头月。家乡湖面倒映的月光，是追梦路上的保护色。

　　音乐、冰雪，所有关于浪漫的一切，构成了独特的家乡记忆。

　　 家乡拥有童话般的治愈力，自由自在，真诚且美好。

　　让光充满自己，也让自己发出亮光。新的一年，开启你灿若朝阳的人生吧。

　　 家乡是让无数候鸟栖息的湿地，也是让心休息的自留地。当静下心来感受生活，就会发现美好悄然而至。

　　这座小城，理性而优雅，静谧有力量，不仅能安顿自己，亦能感染他人。

　　 海边的火箭发射基地，童年时就埋下了好奇的种子。对生活带着满腔热情长大，终将抵达向往的快乐星球。

　　摸不到的丹霞山脉，乘着热气球，就能换个方式领略家乡的美。

　　家乡倒映星海的长江，波光粼粼，简单纯粹闪闪发光，是创造奇迹的力量。

　　家乡

　　是永远拍不完的浪漫

　　记忆中的“烟火”

　　是儿时的玩伴

　　是璀璨的烟花

　　是故乡的袅袅炊烟

　　 故乡的炊烟，在梦里、心里、记忆里，连接思乡的情思，成为最美最难忘的记忆，珍贵而真切。

　　 把传统的美和创新的趣带给所有人，有你就是好日子，年年岁岁有锦鲤，岁岁年年添新意。

　　 街角的报刊亭，就像一座桥梁，承载着几代人的记忆。

　　 儿时看皮影戏的快乐，是专属的精神资产。在纷扰的生活里保持童心，不舍自由纯粹，过可爱的人生。

　　 那些自由自在的奔跑，不顾一切大笑的时光，是少年时代的记忆，也是赤诚不变的快乐底色。

　　 回旋在胡同上方的鸽哨声，是儿时最熟悉的记忆。走进胡同深处了解家长里短，也能飞往更高的蓝天，俯瞰人生百态。

　　 小时候看不懂的戏，如今早已读懂了其中道理。如果命运如剧本，就做自己人生最好的导演。

　　走进一家温馨的咖啡店，或许就是为了遇见温暖的你。朝朝暮暮又年年

　　烟火在人间

　　家乡的一角一瞥一瞬

　　总有一处风景

　　让你心动和留恋

　　也总有一条街道

　　留着只属于你的故事

　　 记忆中的童年味道，温暖且不变。

　　 最诗意的生活，就藏在日常里，为人间烟火增添浪漫意趣。

　　离家最近的菜市场，不仅藏着熟悉的滋味，更滋养着平静悠然的内心。

　　冬天来了，春天还会远吗？又想起那一年在家乡的春光里，拍到的小奶猫。

　　 记忆中的童年味道，温暖且不变。

　　 心怀期许，人生总会柿柿如意。家乡可爱大柿子，新的一年好事连连，日子甜甜。

　　还记得老家楼下的那棵桂花树吗？关于家乡的记忆，一定会有桂花的香甜。

　　 那年在街头偶遇的小狗与花车，感觉整个世界都明亮了。

　　家乡的烟火气

　　治愈着每一位离家的孩子

　　你找到家乡了吗？

　　这一年

　　你一定攒了好多话想和亲人说

　　愿我们都能早日平安到家

　　陪陪家人

　　度过一段温暖时光

　　　　▌本文来源：央视新闻微信公众号（ID：cctvnewscenter）

　　　　监制/李浙 主编/马文佳 编辑/张娅喃 校对/高少卓 图片/快手“500个家乡”项目组

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）