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“一刻不停”自我革命，习近平再释全面从严治党******

　　中新社北京1月10日电 (记者 张素 邢翀)中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平9日上午在中国共产党第二十届中央纪律检查委员会第二次全体会议上发表重要讲话。这是他连续第11次在新年伊始出席中央纪委全会。

　　接受中新社记者采访的党建学者表示，经过新时代十年全面从严治党实践锤炼，管党治党宽松软状况得到根本扭转。如今，习近平强调“一刻不停推进全面从严治党”“发扬彻底的自我革命精神，永远吹冲锋号”，释出中共全面从严治党一刻不松、半步不退的鲜明态度。

　　“全面从严治党永远在路上，要时刻保持解决大党独有难题的清醒和坚定。”习近平在讲话中强调。他还将解决这些难题比作实现新时代新征程党的使命任务必须迈过的一道坎，是全面从严治党适应新形势新要求必须啃下的硬骨头。

　　中共中央党校(国家行政学院)教授戴焰军注意到，继二十大报告提出“大党独有难题”这一重要命题，习近平此番用“如何始终不忘初心、牢记使命”“如何始终统一思想、统一意志、统一行动”等六个“如何”进一步明确何为百年大党必须解决的独有难题，意在让全党清醒认识自身党情，“全面从严治党也就有了前提和方向”。

　　与此同时，学者表示以“必须迈过的一道坎”、“必须啃下的硬骨头”形容解决大党独有难题，体现出推进全面从严治党的紧迫性。中共中央党校(国家行政学院)教授竹立家举例说，现实中有些领导干部搞“两面派”，有些党员理想信念发生动摇，已经影响到党的公信力。如今重申“如何始终不忘初心、牢记使命”，有助于从根本上解决“对党忠诚”这一核心问题。

　　在以“永远吹冲锋号”亮明坚决态度的同时，习近平强调，要站在事关党长期执政、国家长治久安、人民幸福安康的高度，把全面从严治党作为党的长期战略、永恒课题，“把党的伟大自我革命进行到底”。

　　受访学者称，唯有坚持自我革命精神，推进全面从严治党，才能真正实现稳固执政地位、社会长治久安、人民美好生活等目标。在新时代新征程上起好步开好局，更需从新的战略高度“一刻不停推进全面从严治党”。

　　未来如何推进？习近平此番着重阐述“一个重要体系”，即“全面从严治党体系”，并作出一系列战略部署。

　　新时代十年，中共已初步构建起全面从严治党体系。二十大报告首次提出“健全全面从严治党体系”后，习近平此番指出，进一步健全这一体系要坚持“内容上全涵盖、对象上全覆盖、责任上全链条、制度上全贯通”。

　　“当前出现的不少问题往往具有关联性，比如作风问题、纪律问题容易演变为腐败问题，这就要求我们必须坚持问题导向、以全局思维统筹，将全面从严治党体系建成一个内涵丰富、功能完备、科学规范、运行高效的动态系统。”戴焰军说。

　　基于这一体系，习近平还在全会上作出一系列战略部署。学者对此表示，这些部署承上启下、切中要害，立足现实、着眼长远，彰显“一刻不停推进全面从严治党”的力度。

　　对于反腐败工作，习近平强调必须深化标本兼治、系统治理，一体推进，并点明“进一步健全完善惩治行贿的法律法规”“严厉打击那些所谓‘有背景’的‘政治骗子’”等举措。

　　“对行业性、系统性、地域性腐败问题进行专项整治，以及结合近期贪腐案件严厉打击‘政治骗子’，相关部署都找准了问题根源，将进一步铲除腐败滋生土壤。”戴焰军说。

　　外界注意到，纪律建设被摆上更突出位置。习近平指出，党规制定、党纪教育、执纪监督全过程都要贯彻严的要求，“既让铁纪‘长牙’、发威，又让干部重视、警醒、知止”。

　　竹立家表示，加强纪律建设是全面从严治党的治本之策，突出用纪律管党治党、抓早抓小，意在把“严”的要求贯彻到纪律的前沿、监督的前沿，以期发挥出“治本”效果。

　　此次讲话中，习近平还着眼于发挥全面从严治党的引领保障作用，提出“要以有力政治监督保障党的二十大决策部署落实见效”，“及时准确发现有令不行、有禁不止”，切实打通贯彻执行中的堵点淤点难点。

　　党建学者认为，管党治党和中央决策部署能否落到实处，监督必不可少，且关键在于各级纪检监察部门。在全面贯彻落实党的二十大精神的开局之年，通过在中央纪委全会上强化政治监督，会让百年大党在新的“赶考之路”上行稳致远。(完)

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）