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捐里程做公益，这位卡姐是榜样！******

　　“那个都是兄弟姐妹们一起捐赠的”，当我们联系上货车司机王素苗时，这是她说的第一句话。

　　王素苗，是货车司机群体里少有的女性，同时也是活跃在货车司机专属社区卡友地带的资深卡友，她口中所提到的“捐赠”既不是现金也不是物件，而是和货车司机息息相关的“运输里程”。

　　2022年6月，由卡友地带打造的公益平台“爱心里程捐”正式上线，货车司机在卡友地带APP的每一次签到、实际行车的每一段里程，都会转化成“爱心里程”捐赠给指定的公益项目。素来热心公益的王素苗正是在平台上线初期，就第一时间行动了起来。“第一次在卡友地带社区看到爱心里程捐公益平台上线的帖子的时候，就立马点进去了解情况，想不到平时跑车的里程也能做公益。”

　　从河北到新疆，是王素苗夫妇平时跑车的路线。跨越3000公里的路程，自此成为了夫妻二人的公益之路。

　　“我基本上都是跑几百公里，就会不由自主地打开卡友地带收一下里程，立马就捐出去了，现在就是一个很自然的事情”。截至目前，王素苗已经累计捐赠20多万公里的里程，相当于绕地球5圈的距离。

　　不仅如此，王素苗还积极动员身边的卡友共同参与捐里程、做公益。她告诉我们，自己所在的卡友地带石家庄互助分部，目前已经组建了4支爱心车队，人数超过40人，总捐赠里程近百万公里。

　　赠人玫瑰，手留余香。像王素苗一样热心公益的卡友不在少数，而他们在捐献爱心的同时，也成为了此项公益行动的直接受益者。

　　据悉，爱心里程捐公益平台现已上线多个公益项目，包括由中国妇女发展基金会和康明斯联合发起的货运路·巾帼行关爱货运行业女性项目、卡加养车·公益寻亲计划以及由所托瑞安和中国乡村发展基金会联合发起的“安行”公益计划。其中，卡加养车·寻亲计划已面向卡友发放寻亲车贴14788份，“安行”公益计划将提供年度100万元项目基金，用于精准帮扶商用车货车司机在驾驶过程中因意外、疾病等原因导致交通事故发生致贫的群体。

　　作为女性货车司机，王素苗在关爱货运行业女性公益项目前两期结束后，便收到了项目发放的行车关爱包及免费体检福利包。“关爱包里面有口罩、抗原、烫伤膏，还有一些卫生用品等等，都是我平时跑车能用到的，帮了我不少忙。另外，我们常年在外面跑车，很少有时间关注自己的身体，免费体检能帮我们及时了解身体的状况”。

　　如今，越来越多的"王素苗们"活跃在爱心里程捐公益平台。新的一年里，他们将和卡友地带及爱心企业一起，共同为关爱货车司机行动添砖加瓦。“爱心里程捐公益平台上的这些项目都是和咱们卡友密切相关的，自己参与进来献一份小小的爱心，能帮助更多人的感觉特别好，也希望未来有更多的卡友能参与进来”。

　　王素苗的心愿，也正是卡友地带自成立以来一直在做，也会不遗余力持续做下去的。

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）