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彩虹多多彩票官网2023-01-31 16:05

把党的伟大自我革命进行到底******

  【央视快评】把党的伟大自我革命进行到底

  1月9日,习近平总书记在二十届中央纪委二次全会上发表重要讲话强调,要站在事关党长期执政、国家长治久安、人民幸福安康的高度,把全面从严治党作为党的长期战略、永恒课题,始终坚持问题导向,保持战略定力,发扬彻底的自我革命精神,永远吹冲锋号,把严的基调、严的措施、严的氛围长期坚持下去,把党的伟大自我革命进行到底。

  习近平总书记在讲话中,深刻分析大党独有难题的形成原因、主要表现和破解之道,深刻阐述健全全面从严治党体系的目标任务、实践要求,对坚定不移深入推进全面从严治党作出战略部署。

  习近平总书记的重要讲话高屋建瓴、思想深邃、内涵丰富、论述精辟,具有很强的政治性、指导性、针对性,是深入推进全面从严治党的根本遵循,是新时代新征程纪检监察工作高质量发展的根本指引。

  全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴,关键在党。新时代十年,以习近平同志为核心的党中央把全面从严治党纳入“四个全面”战略布局,从坚持思想建党和制度治党同向发力,到形成比较完善的党内法规体系,从持之以恒正风肃纪,到开展史无前例的反腐败斗争,刀刃向内、刮骨疗毒,猛药祛疴、重典治乱,党在革命性锻造中更加坚强有力、更加充满活力。正在中央广播电视总台央视综合频道播出的四集专题片《永远吹冲锋号》,从一个侧面真实展现了党的十八大以来我们党推进全面从严治党、以自我革命引领社会革命的故事,在全社会引发强烈反响,充分反映了人民群众对以习近平同志为核心的党中央一以贯之惩治腐败的坚定支持和衷心拥护。

  一个铸就辉煌成就仍勇于自我革命的党,才能无坚不摧。面对繁重的发展任务和复杂的风险挑战,我们必须坚持问题导向,破解党的建设特别是党风廉政建设和反腐败斗争中的顽固性、多发性问题,把全党锻造成“一块坚硬的钢铁”。

  只有严管严治,才能保持大党应有的风范,解决大党独有的难题。我们要深入贯彻落实习近平总书记全面从严治党的一系列重要讲话精神,坚决按照党的二十大战略部署,健全全面从严治党体系,坚持制度治党、依规治党,坚持内容上全涵盖、对象上全覆盖、责任上全链条、制度上全贯通,强化管党治党全面系统布局、协同高效推进。要推进政治监督具体化、精准化、常态化,切实打通贯彻执行中的堵点、淤点、难点;要锲而不舍落实中央八项规定精神,持续深化纠治“四风”,坚决破除特权思想和特权行为;要把纪律建设摆在更加突出位置,既让铁纪“长牙”“发威”,又让干部重视、警醒、知止;要坚决打赢反腐败斗争攻坚战持久战,坚决查处政治问题和经济问题交织的腐败案件,进一步健全完善惩治行贿的法律法规;要健全党统一领导、全面覆盖、权威高效的监督体系,持续深化纪检监察体制改革,把巡视利剑磨得更光更亮,勇于亮剑。

  大贤秉高鉴,公烛无私光。新时代新征程,广大党员、干部要深刻领悟“两个确立”的决定性意义,坚决做到“两个维护”,永远保持赶考的清醒和谨慎,永远吹冲锋号,一刻不停推进全面从严治党,保障党的二十大决策部署贯彻落实,使百年大党在自我革命中不断焕发蓬勃生机,团结带领亿万中国人民不断创造新的伟业。

  央视评论员

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    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

     

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