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北京警方：2022年刑侦工作实现新突破******

　　新华网北京1月9日电（记者鲁畅）北京市公安局刑侦总队相关负责人9日表示，2022年来，北京警方打击刑事犯罪工作实现新突破，其中刑事发案降至十年最低，命案连续8年实现100%侦破，抢劫案件破案率连续4年实现100%，抢夺案件破案率连续2年实现100%，入室盗窃案件、涉车盗窃案件破案率分别为83.7%、84.2%，均为历史新高。

　　据介绍，过去一年，北京警方将“平安行动”、夏季治安打击整治“百日行动”与12个公安部部署的全国性专项行动一体推进，并深入推动科技兴警和智慧刑侦建设，紧盯民生侵财“小案”，常态化推进扫黑除恶，纵深推进打击治理电诈犯罪。

　　统计显示，2022年，北京警方共破获入室盗窃、涉车盗窃等盗窃类案件9400起。重拳打击盗掘、盗窃、倒卖等文物犯罪，先后破获案件40余起，打掉团伙18个，刑事拘留143人，收缴各类文物384件；侦破“环球360”等跨境赌博案件1100余起，抓获犯罪嫌疑人3300余名。持续将打击养老诈骗犯罪作为一项重要任务，抓获犯罪嫌疑人3400余名、追赃挽损18.6亿元；将电信诈骗案件涉案“两卡”及GOIP、洗钱“水房”等黑灰产作为主攻方向，打掉团伙窝点155个，破获案件1.28万余起，抓获犯罪嫌疑人2万余名。

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）