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来源：y39彩票漏洞2021-09-26 17:48

春运返程火车票开抢请收好这份出行指南******

　　中新网1月13日电(中新财经葛成)2023年春节的脚步越来越近，不少人已经踏上归家的旅途。今年春运，按照火车票提前15天发售的安排，今日，1月27日(正月初六)的火车票将正式开售。

　　今年春运期间天气怎么样？乘车前要注意点啥？返程高峰在哪天？出发前可以先看看这些核心信息。

1月7日，乘务员在重庆北站站台帮助老人乘车。当日，2023年春运正式启幕。中新社记者何蓬磊摄

　　1月27日前后将出现首个返程高峰

　　据春运工作专班副组长、交通运输部副部长徐成光介绍，今年春运期间，1月27日(正月初六)和2月6日(正月十六)前后将出现两个返程高峰。

　　1月27日和2月6日对应的火车票开售日期分别为1月13日和1月23日。

　　从时空分布看，节前以大城市向周边城市及主要劳务输出省迁移为主，探亲流、务工流叠加，客流强度有所提升；节后则以主要劳务输出省及中小城市向中心城市聚集为主，返程客流相对错开。

资料图：旅客有序乘车。陈文摄

　　这些地方冷冷冷！出行需做好防寒保暖工作

　　春运期间的天气状况如何？

　　据国家气候中心副主任方翔介绍，今年春运的开始阶段恰逢三九四九(1月9至26日)，三九四九在民间又往往被认为是一年当中最寒冷的阶段。预计2023年春运期间(1月7日至2月15日)我国北方大部及华南等地气温较常年同期偏低、全国降水整体偏少，东北等地偏多。

　　方翔提示，春运返乡及出行需注意以下几点：

　　一是各地出行人员需做好防寒保暖工作；

　　二是新疆、内蒙古、东北地区以及陕西、山西、河北等地将有降雪或雨夹雪，以及有强冷空气影响，出行需防范降雪、降温、道路湿滑和大风天气的不利影响；

　　三是黄淮、西南地区东部以及长江中下游等地要防范雨转雨夹雪、低能见度和道路湿滑的不利影响，特别是在高海拔地区或山区驾车出行人员要注意防范雨雪冰冻和道路湿滑的不利影响；

　　四是在江河湖面及沿海活动的朋友需注意大风天气的不利影响。

　　针对影响春运的暴雪、寒潮大风、低温冰冻、大雾等灾害性天气，中央气象台将及时发布预报预警信息，也建议旅客出行时及时收听收看当地的天气预报信息，防范不利天气的影响。

资料图：乘客有序进站乘车。蔡敏婕摄

　　换乘需关注12306通知站内便捷换乘车站增至100个

　　节假日、春运等出行高峰期间，旅客有时无法买到直达车票。为方便旅客出行，铁路部门推出接续换乘服务，旅客可以购买联程票前往目的地。

　　在换乘过程中，有旅客因列车晚点、取消等原因影响后续行程，遇到这样的情况应当怎么办呢？

　　国铁集团介绍，在旅客出行信息服务方面，铁路部门在全国3200余组动车组列车上推行铁路畅行扫码服务，旅客通过扫描座椅扶手上的“铁路畅行码”，可顺畅查询列车正晚点、运行位置、接续车次、交通接驳等出行服务信息，还可以办理餐饮选购、补票升席、查找遗失物品等业务。

　　同时，铁路部门完善铁路12306消息通知机制，及时向已购票并预留了准确联系方式的旅客，精准推送列车停运和变更信息，方便旅客掌握列车开行动态，以便合理安排行程。

　　在站车服务方面，因铁路责任或不可抗力造成旅客退票，联程车票可一并办理退票，而且免收退票手续费。旅客在办理补票、变更等业务时，不再收取手续费；同时扩大非高峰方向票价折扣优惠列车范围。

　　在中转换乘服务方面，全国站内便捷换乘的车站由过去80个增至100个，旅客在春运期间换乘更加方便。

资料图：乘务员为旅客表演手势舞。周围摄

　　注意！这类消毒用品不能带上火车

　　春运期间，不少旅客会随身携带消毒用品。

　　在国家铁路局、公安部发布的《铁路旅客禁止、限制携带和托运物品目录》中，明确将“酒精”列入禁止目录。

　　铁路部门提示，旅客在旅途中如有消毒需求，可使用消毒湿巾、消毒棉片等替代。

　　需要注意的是，消毒凝胶属于“含易燃成分的非自喷压力容器日用品”，在安检中是“限制随身携带的物品”。因此，每位旅客限带1件，而且单体容器容积不能超过100毫升。(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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