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共同家园，中国军人为您守望******

　　本报记者 康子湛 朱柏妍 通讯员 梅志峰

　　找到白杨，就找到了回家的方向

　　“班长，还有多远？”

　　“快了，看见小白杨就快到家了！”

　　腊月三十，塔斯提风雪扑面。

　　巡逻路上，新疆军区某边防连新兵陈烨努力提高音量，顶着大风向班长杨柯熙问路。杨柯熙费力地指了指前方——风雪中，一棵白杨树矗立着。

　　塔斯提的冬天，可怕的不是大雪，而是伴随大雪的风。突然刮起的大风，会让大雪覆盖唯一的路。四周没有任何参照物，没人知道大雪覆盖之下隐藏着什么危险。

　　风雪中，杨柯熙第一反应就是找白杨树。他知道，那是他们回家的方向。

　　18岁那年，杨柯熙第一次跟着班长巡逻，返回的路上遇到大风，四周尽是白茫茫一片，老班长指挥大家寻找远方的白杨树，告诉他们：找到白杨就能找到方向。

　　戍守边防10年，小白杨已经成为杨柯熙标定“家”所在位置的重要坐标。

　　杨柯熙说，在小白杨哨所，战士们都把营门口的白杨当作自己的战友和寄托。

　　有人迷茫时，老班长会把他叫到白杨树下谈心；有人受挫时，会偷偷跑到白杨树下宣泄情绪；逢年过节，给家人打电话，官兵也总是给父母妻儿热情介绍他们的小白杨。

　　在小白杨哨所，官兵们夏天在它如盖的树荫下乘凉，冬天靠着它粗壮的树干躲避风雪。每年退伍季，有太多的老兵和战友拥抱道别时强忍泪水，转过身却抱着白杨树泣不成声。哨所前的白杨树下，早已成为他们的另一个家。

　　“塔斯提缺水，白杨树想活下来就要把根扎深。”杨柯熙一直记得，刚来连队时，指导员对他们说的话。10年过去，杨柯熙的皮肤早已被边疆的风吹得粗糙发黑，双手布满茧子和裂口，仿佛小白杨的树皮。杨柯熙和战友们也深深地扎根在这里，度过了一个又一个春夏秋冬。

　　塔斯提的冬天很漫长，但再漫长的寒冬也会过去。如今的杨柯熙经常带着新兵巡逻，每次路过当年迷路的地方，他都会拿望远镜看向远处的小白杨，告诉身边的新兵：那是回家的方向……

　　去年，面对去与留，杨柯熙再一次选择了留下。他说，自己的根已经扎得太深，他舍不下这个家，舍不下他的小白杨。

　　那座铁塔下，有她的爱人她的家

　　朱日和草原上，一辆接送来营探亲家属的车，正小心地行驶在覆着冰雪的路上。

　　军嫂乔少娟看着一片荒芜的窗外，默默在心里算了下：从老家出发到现在已经坐了45个小时的车，自己已经有127天没有面对面地见到自己的爱人。

　　这些数字，代表着一个军嫂和丈夫的距离。这是老家和驻地的距离，也是分散和团圆的距离。

　　远远地，一座铁塔渐渐显出轮廓，乔少娟知道，快到家了。那座铁塔下，有她的爱人她的家。

　　刚结婚那几年，乔少娟多次提出想到丈夫的驻地探亲，都被丈夫劝阻。直到他们结婚的第8年，女儿出生后，乔少娟才第一次踏上这片土地。

　　第一次看到营门时的情景，乔少娟终生难忘。那天，她流了很多眼泪，这里远比丈夫电话里讲述的还要荒凉、比她想象的还要偏远。

　　如今，乔少娟带着一双儿女千里迢迢地赶来和爱人团聚，再见到记忆中的场景，却只觉得亲切和激动。这条路、这扇门，她后来走过很多次，陌生的探亲路早已被她走成了熟悉的回家路。

　　女儿扒着车窗，开心地和站岗的解放军叔叔挥了挥手。年仅2岁的儿子仿佛也知道就快要见到爸爸了，在怀里睁大了眼睛。铁塔逐渐清晰，上面七个气势昂扬的大字映入眼帘：从这里走向战场。

　　女儿懵懂地指了指铁塔，问妈妈那是什么。乔少娟摸了摸她的头说：“看见这个，再过10分钟就可以见到爸爸了。”

　　多年的沙场演兵，让朱日和名声大震。可在乔少娟的心里，朱日和，是有丈夫在的地方。

　　每逢佳节，都有无数的军嫂走在路上。从第一次走到轻车熟路，从好奇地四处张望到知道前方会有哪个标志性建筑。

　　西北高原，军嫂李红正坐在行驶的汽车里，一边吸着氧一边看向窗外。这是她第一次上高原，她把丈夫营区旁的一座大山牢牢记在了心上。

　　南国海疆，军嫂郭盈正坐着小船奔向丈夫驻守的海岛，生长在内陆的她，如今早已和那些伴飞的海鸥“相熟”。

　　白山黑水，军嫂霍会娟从书架上拿出一本厚厚的集邮册，里面贴满了车票和机票。从恋爱到结婚十几年，她和丈夫“互相奔赴”的过往历历在目，如今他们已经在这座城市有了自己的家。

　　一年又一年，军嫂们奔向自己的爱人，也奔向自己的另一个家乡。

　　任务归来，他们把竹林带回了营区

　　除夕夜，参加完营里的联欢会，第83集团军某旅勤务保障营营长张军伟，接到了一通微信视频邀请。

　　“张叔叔，过年好！”亲切的四川口音从手机里传出，瞬间把张军伟带回了10多年前。那年，任指导员不到一年的张军伟，带领连队前往四川抗震救灾。

　　“小黄的家就在我们帮助重建那个村的村口，每次进出都会路过，时间久了就熟了。”电话那头的四川青年就是张军伟口中的小黄，全名黄寅杰，地震那年才6岁。

　　看着前来救援和帮助重建的解放军叔叔们每天辛苦忙碌，当时才6岁的黄寅杰总是会跑过去帮忙。好几次，他拿着每天派发的水和食物，送给路过的解放军叔叔，被拒绝了也不走，非要亲眼看着叔叔们吃了才肯离开。

　　“他家门口有泉水，是少有的没有被污染的水源，所以我们每天中午都去他家附近起锅做饭。”回想起往事，张军伟的眼里满是暖意，“黄妈妈总来帮我们，有些四川特色的家常菜，我到现在还印象深刻。”

　　在张军伟的记忆里，四川老乡个个开朗热情，即使刚刚经历那样大的灾难，依旧乐观坚强，处处流露着过好未来生活的勇气和希望。

　　离开四川前，张军伟和黄寅杰的家人互相留下了联系方式，并一直保持联络。最近几年，黄寅杰家开起了农家乐，日子越过越好。张军伟说，每次他们家有什么好事大事，都会和自己分享。年前，黄爸爸还邀请他们全家去四川过年。

　　那年在四川执行任务只有短短的70天，但张军伟说，离开四川那天，几乎每一名参与过任务的官兵都多了一个或几个四川籍的“亲人”。大家在四川留下了自己的牵挂，十几年过去，依旧会称那一片土地为“家乡”。

　　窗外，一朵烟花炸响在夜空，将一片竹影映到了窗上。张军伟说，家属区旁边的这片竹子，就是从四川回来后，他带着大家种下的。最开始只有几棵，现在已经长成了一片。

　　在四川抗震救灾时，最让张军伟印象深刻的莫过于漫山遍野的竹林。那是作为北方人的他，第一次感受到如此旺盛的生命力。四川老乡们坐在家门口的板凳上，教他们剥竹笋、做竹笋炒腊肉的画面，在他们的记忆里停留了许多年。

　　“任务归来，我们把竹林带回了营区。”挂断和黄寅杰的电话，张军伟很是感慨，“每当看到这片竹林，我们都会想起自己远在四川的‘亲人’，想起那个我们亲手重建起的‘家乡’。”

　　舰行万里，脚下始终是“家乡”

　　“今天晚饭可丰盛了，还有咱南昌的特色菜呢……”年夜饭后，来自南昌的上等兵胡嘉豪兴奋地和妈妈通了电话，分享自己在南昌舰上度过的第二个春节。

　　2021年3月12日，是胡嘉豪19岁生日，也是他到南昌舰报到的日子。胡嘉豪一直记得接兵干部打趣时和他说的那句：“南昌人到南昌舰，这是回家了啊！”

　　南昌人，这是出生地赋予他的属性。做一名南昌舰上的合格兵——为了这个目标，胡嘉豪付出了无数的汗水和努力。

　　刚上舰时，胡嘉豪每天的时间都被专业学习和检视检修填满。一轮接一轮的战斗部署时常在深夜下达，刺耳的铃声让人睡意全无。胡嘉豪和战友们努力克服着晕船等生理不适，逼着自己时刻保持战斗状态，一秒也不敢松懈。

　　第一次参与射击任务，胡嘉豪要求自己提前进入战斗状态，仔细检查、养护每一枚炮弹，确保它们都处在最佳环境条件下。任务当天，他站在靠近主炮的位置，熟练地完成射击准备工作。

　　“听到首发命中的消息时，我感觉浑身的血液都沸腾了。”那一刻的振奋和激动，胡嘉豪至今回忆起来依旧历历在目。胡嘉豪一直把那一天作为一个重要的成长标记：“标志着自己成为一名合格的南昌舰战士，激励自己保持努力、保持热血。”

　　“英雄城、英雄舰、英雄兵，第一枪、第一舰、第一人”——这是镶嵌在南昌舰走廊上的一句话。每一次看到，胡嘉豪都会感到由衷的自豪。他常说：“南昌人在南昌舰，总要更努力些，做得更好些。”

　　此时此刻，在南昌舰上，来自祖国各地的官兵都在坚守战位。他们努力训练、一丝不苟，尽全力守护着属于南昌舰的荣耀——

　　一级上士都晓辉陪伴着南昌舰从试航到入列，一次任务都没有缺席过。作为机电兵，他常年坚守在高温、高噪、高湿的机舱深处，守护着南昌舰的“心脏”。今年春节，他依旧主动选择留守战位。当同班战友问他想不想家时，他说：“天天守着，战舰早也成了家。”

　　南昌舰副政委刘天永的办公桌抽屉里有10多个装满海水的塑料瓶，上面详细标记着取水的时间和海域。作为南昌舰首批舰员之一，他亲身见证了南昌舰的每一个成长节点。

　　刘天永说：在海军有一种说法——舰艇是浮动的国土。对于常年生活、工作在战舰上，以战舰为家的官兵来说，战舰走到哪里，家就在哪里。

　　“船行万里，脚下始终是‘家乡’。”刘天永说，这是所有舰艇官兵的共同感受，也是中国军人博大的家国情怀。

　　(采访中得到本报记者刘敏，通讯员王越、刘宸源、杨鹏飞、杨贵良、柯青坡、张光轩、王泽洲、刘卫、张根实等大力协助，特此致谢)(解放军报)

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）