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以担当作为奋进新征程******

　　以担当作为奋进新征程(大家谈·一起来想一起来干②·新时代新征程新伟业)

　　党的二十大报告提出：“全面建设社会主义现代化国家，必须充分发挥亿万人民的创造伟力。”本期大家谈，我们选刊3篇来稿，感受各地贯彻落实党的二十大精神热潮，激励广大干部职工立足本职岗位担当作为，以实际行动奋进新征程、建功新时代。

　　——编 者

　　进一步优化营商环境

　　山东济南市 何 婷

　　良好的营商环境是企业健康发展的沃土，也是高质量发展的题中应有之义。党的二十大报告提出：“营造市场化、法治化、国际化一流营商环境。”这为我们进一步优化营商环境指明了方向。

　　针对企业融资难融资贵的问题，积极协调金融单位上门开展银企对接服务；实施品牌强企计划，指导19家企业完成山东省高端品牌培育企业申报；为科技园区高质量高标准发展提供政策支持；实施涉企轻微违法行为不予行政处罚、从轻减轻行政处罚清单机制……一段时间以来，山东济南市市中区持续优化营商环境，采取一系列举措，为企业纾困解难。奋进新征程，我们必须继续聚焦企业需求，找准小切口和着力点，进一步优化营商环境。

　　营商环境既直接关系市场主体发展活力，又事关城市发展。一手抓严格执法，一手抓优化服务，全面构建亲清政商关系，统筹打好政策惠企、服务便企“组合拳”，一定能持续提升市场主体活力和满意度，助推高质量发展。

　　提高行政执法效能

　　湖南长沙市 刘 昕

　　党的二十大报告提出，“深化行政执法体制改革，全面推进严格规范公正文明执法”。依法行政，文明执法，提高行政效率和公信力，是每一个基层行政执法工作者必须履行的职责。

　　我所在的湖南长沙市湘江新区行政执法局自成立以来，就承担起新区行政执法改革的重任。一方面，我们抓实各类监管整治，归集梳理涉及市区两级共计4000余项行政执法权，实施“一张清单管到底”。另一方面，创新推进基层治理，全面整合基层执法，将80%以上的执法力量下沉一线，让沟通协调在一线、问题解决在一线。面向未来，加快推动横向部门整体协同，纵向条线贯通落实，才能进一步提高执法能力和水平，让执法工作更好地取信于民、服务于民。

　　风劲潮涌，扬帆破浪。对于基层行政执法工作人员而言，不仅要自觉践行“严格规范公正文明执法”的要求，也要注意改进执法方式，灵活运用说服教育、劝导示范、警示告诫等方式，引导群众自觉遵守法律法规，努力实现执法效果与社会效果相统一。

　　增强群众司法获得感

　　湖北枝江市 姚宇思

　　法者，治之端也。党的二十大报告提出：“必须更好发挥法治固根本、稳预期、利长远的保障作用，在法治轨道上全面建设社会主义现代化国家。”

　　人民法院作为国家审判机关，是全面依法治国的重要参与者、积极推动者和坚定维护者。近年来，我所在的基层法院致力打通诉源治理“最后一公里”，把司法服务延伸到老百姓家门口，让群众切实感受到公平正义就在身边。坚持和发展新时代“枫桥经验”，为老百姓提供“点单式”司法服务，充分利用网络法庭、巡回法庭化解纠纷，这些举措都不断增强着群众司法获得感。

　　新征程上，作为一名基层法院干警，我将恪守岗位要求、践行职责使命，为法治国家、法治政府、法治社会一体建设贡献力量。（人民日报）

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）