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仲博彩票平台下载app - 百度词条

来源:仲博彩票平台充值2023-12-15 17:48

  

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各地各部门全力以赴,确保研考平稳顺利 | 2023研考进行时******

 

  2023年全国硕士研究生招生考试今日开考。教育部深入贯彻落实党中央、国务院决策部署,采取系列针对性举措,全力确保研考平稳顺利实施。各地多措并举,全力保障组考工作,努力实现如期考试、应考尽考、平安研考。和小微一起来看——

 

  临近考试,教育部指导各省(区、市)教育招生考试机构进一步优化考生服务,完善研考信息发布机制,开通咨询电话和邮箱,及时解答考生关切的问题。

  同时,为帮助部分考生解决赴考的实际困难,对于仍滞留在报考点所在地以外省份且返回报考点确有困难的考生,教育部部署做好有关考生借考工作。

  面对疫情新阶段,教育部、国家卫健委、国家疾控局按照“二十条”和“新十条”要求,科学制定防控方案,部署高效统筹做好疫情防控和考试组织工作,按照“一类一策”组考模式,分类设置考场考点,调动多方资源力量,提高核酸检测、考点考场资源和监考工作队伍等保障力度。

  考前,教育部会同中央网信办、公安部、国家疾控局召开2023年研考工作调度会,要求提高政治站位,强化政治执行力,落实安全稳定责任;加强服务保障,关心关爱广大考生和考务工作人员,全力确保研考平稳顺利实施。

 

  各地各部门多措并举,尽全力保障组考工作↓↓↓

  内蒙古

  内蒙古自治区招生考试委员会办公室专项部署研考事宜,要求加强服务保障,优化考生服务,及时告知考生组考防疫安排,积极为特殊困难考生参加考试提供便利条件等。

  考场设置按照“一类一策”的组考模式,分类设置普通考场、隔离考场和应急考场,各类考场不交叉使用。每场考试前后,各考点将对考场进行消毒和通风,对卫生间、楼梯间等公共区域以及门把手等接触频繁的部位进行清洁和消毒,为广大考生和考试工作人员提供健康安全的考试环境。

  浙江

  为保障每位考生的考试权益,浙江省通过大数据摸排考生健康状况,分类安排考场。同时,为解决滞留考生的赴考困难,先后开展两轮跨省借考工作,为7400余名借考考生,集中转运近8000份自命题试卷,涉及全国30个省(市、自治区),目前试卷已在考前按保密流程调配到位。

  教育、卫健、疾控、公安、市场等联席会议成员单位已于考前通过跨部门联动开展考试环境治理,充实考点医护力量,并将在考试期间联合值班,共同为考生营造良好的考试环境。

  安徽

  2023年安徽省研考共报名考生23.2万余人,报名人数再创历史新高;全省共有30个报考点,共设294个考点,8095个考场,备用考点43个,备用隔离考场818个,选聘考务人员3万余名。考前已根据防疫组考的实际情况,进一步调整增设备用考场,增配考务人员。

  安徽省教育厅统一组织考生凭准考证免费进行一次单人单管核酸检测,并及时提供结果给各地、各校,结合考生健康状况摸排情况,根据需要提前按核酸检测结果分类设置考场。同时,发挥报考点高校作用,加强考生心理疏导,缓解考生焦虑,并在疫情防控等方面为考生提供必要帮助。

  福建

  福建省就2023年硕士研究生招生考试安全工作作出部署,要求以考生为本,进一步优化调整疫情防控方案,做足考前防疫准备,强化人员管理,精准分类施策,稳妥处置考试过程突发情况,确保不因疫情影响考生考试,确保所有考生平安顺利参加考试。

  考前,福建省各报考点为广大考生开辟核酸采样检测绿色通道。考生可根据个人需要,凭本人《准考证》到指定的检测点完成一次“单人单管”核酸检测。高校报考点的核酸采样检测工作由各高校统一组织实施。

  四川

  今年四川省考试报名确认人数25.8万人,同比增长1.53%。日前,四川省召开2023年研招考试组考防疫及考试安全工作调度会,部署开展“六大专项行动”,严厉打击冒名顶替和考试舞弊等严重违规违法行为。

  此外,成都市为切实做好2023年全国硕士研究生考试考生服务工作,青年人才驿站在硕士研究生考试期间向广大考生特别是异地借考学生提供免费住宿服务。

 

  还有这些《致2023年研考生的一封信》↓↓↓

  黑龙江、江苏、江西、山东、河南……临近研考,各省市陆续发布考前准备工作提示和初试防疫温馨提醒。

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  来源 | 据内蒙古教育发布、黑龙江省招生考试院、江苏教育发布、浙江考试、安徽省教育厅官微、福建省教育考试院、福建教育微言、江西省教育厅、山东教育发布、河南省教育厅、四川教育发布微信,四川发布微博

  

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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