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来源：一分快3计划2023-06-07 17:48

从政府工作报告看浙江：三处“人民”背后体现何种民生深意？******

　　中新网杭州1月12日电 (记者王逸飞)“始终牢记政府前面‘人民’二字，把屁股端端地坐在老百姓这一面。”12日于杭州开幕的浙江省第十四届人民代表大会第一次会议上，浙江省省长王浩作政府工作报告时说。

　　在这份报告中，有三处涉及“人民”的表述颇为引人注意。其也成为该省民生深意的观察切口。

浙江省省长王浩。　屠轶钦　摄

　　首处是在报告开篇，2022年工作回顾的第一项内容——“统筹做好疫情防控工作，最大限度降低疫情对经济社会发展的影响”之中。

　　“坚持人民至上、生命至上，因时因势动态优化调整防控措施，不断提高科学精准防控水平。聚焦‘保健康、防重症’，超前谋划定点医院、亚定点医院和ICU床位建设，准确落实国家第10版防控方案和第10版诊疗方案，全力救治新冠病毒感染者，切实做到应收尽收、应治尽治，实现有序转段、平稳渡峰。”王浩介绍。

　　值得注意的是，从报告布局角度看，这是继2021年后，该省政府工作报告再次将疫情防控相关内容放在前一年度工作回顾的最前列。

　　坚持“人民至上、生命至上”，浙江明确在疫情防控新阶段要持续发力。浙江省政府工作报告显示，今年，该省将突出保健康防重症，提升医疗救治能力、医疗物资保障能力、重点人群和重点场所保障水平，提高疫苗接种率和科普实效性等。

　　第二处相关表述，是本届浙江省政府在五年工作回顾时对人民的致敬。王浩说：“最让我们感动的是全省人民的勇敢坚毅、担当作为。面对世界百年未有之大变局，面对世纪疫情的巨大冲击，面对风高浪急的外部环境，全省人民同舟共济、守望相助，团结一致、齐心协力，破解了一个又一个难题，攻克了一道又一道难关，打赢了一场又一场硬仗。满怀豪情迈上了‘两个先行’的新征程。”

　　“发展依靠人民，发展为了人民”是这种“致敬”背后的深意。过去五年，浙江经济社会发展质量显著提升。如经济层面，其地区生产总值迈过6万亿元、7万亿元两个台阶，年均增长5.8%，市场主体数量从593万户增加到943万户，一般公共预算收入从6598亿元提高到8039亿元，上升到全国第三位。

　　在今后五年的发展规划中，该省提出“把实现人民对美好生活的向往作为根本目的”。浙江省政府工作报告明确，要“把为民办事、为民造福作为最重要的政绩，全力把人民对美好生活的向往变为现实，让幸福生活触手可及”。

　　浙江提出，到2027年地区生产总值达到12万亿元，居民人均可支配收入达到8.5万元。在打造经济高质量发展、数字变革、生态文明、新时代文化等高地的同时，千方百计增加群众收入、增进民生福祉。

　　如在健全社会保障体系上，该省将加快完善多层次、多支柱养老保险体系，推进基本医疗保险、失业保险、工伤保险省级统筹，发展惠民型商业补充医疗保险，全面建立长期护理保险制度，完善最低生活保障制度，健全分层分类社会救助体系。

　　报告中第三处可透视该省民生深意的“人民”相关表述，是前述提及的“始终牢记政府前面‘人民’二字”。

　　围绕切实加强政府自身建设，建设为民造福的服务政府，王浩说，要“将心比心体察群众安危冷暖，设身处地为群众着想，脚踏实地为群众办事，推动改革发展成果更多更公平地惠及全省人民”。

　　用“将心比心、设身处地、脚踏实地”来为民造福，浙江把十方面民生实事作为了践行承诺的重要行动。

　　今年该省列出的民生实事，涉及教育助学、医疗卫生、养老帮困、婴幼儿托育、就业创业、城乡宜居、交通出行、文体旅游、便民服务、除险保安等方面。包括“为300万名义务教育段学生开展正脊筛查”“新建ICU床位3000张”“开展职业技能培训110万人次以上”“新增民生药事服务站150家”等。

　　王浩介绍，浙江将把上述民生实事项目纳入数字化平台，明确具体点位，确保事事有清单、件件能对账，压实责任、强化督导、闭环管理，保质保量、限时限期完成。(完)

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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

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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