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四川：拉齐读书“起跑线” 民族地区教育“结硕果”******
中新网成都1月5日电 (贺劭清 何芦恒 唐启浩)“拉大锯、拉大锯，外婆家里唱大戏。”寒冬时节，刚走进四川省凉山州昭觉县三岔河镇幼儿园，便听闻阵阵儿歌。三岔河镇幼儿园教师陈婷婷介绍，幼儿园正通过双语教学让孩子们更好了解、掌握普通话，而对于低龄小朋友而言，儿歌是他们最容易接受的方式之一。
拉齐民族地区读书“起跑线”，从化解困扰民族教育的“听不懂”难题开始。党的十八大以来，四川省实施民族团结进步示范工程，持续铸牢中华民族共同体意识，把全面加强国家通用语言文字教育作为做好民族工作的长远之策、固本之举，有力促进民族地区教育发展。
正在上课的学生。 唐启浩 摄陈婷婷介绍，幼儿园的小朋友入园之初，老师们会对每位小朋友的语言情况进行摸底，“一人一策”开展教育。如果遇到普通话基础薄弱的学生，老师除了逐字逐句的帮其翻译，还会用图片、音频帮学生加深印象。“小朋友学好普通话后，回家能带动父母掌握普通话，更好和各族村民沟通，让他们的关系更加融洽。”
“我20年前当老师的时候，每逢春秋季开学，所有老师都会去学生家，动员家长让学生读书，而现在是家长想方设法让学生读更好的学校。”谈及民族团结进步示范工程为民族地区教育带来的变化，昭觉县教科体局副局长郑杰这样说。
中央民族工作会议指出，要推广普及国家通用语言文字，科学保护各民族语言文字，尊重和保障少数民族语言文字学习和使用。让民族地区孩子在学前学会普通话、“突破语言关”，是四川铸牢中华民族共同体意识、拉齐民族地区读书“起跑线”的重要途径之一。
近年来，四川在全省民族地区52个县(市区)依托“一村一幼”计划持续推进“学前学会普通话”行动，3934个幼教点17万余名儿童接受国家通用语言训练。与此同时，四川还以34所中小学为示范引领，广泛开展铸牢中华民族共同体意识主题教育实践活动。
位于四川省绵阳市北川羌族自治县的永昌小学，便是四川首批中小学铸牢中华民族共同体意识教育实践活动试点学校。永昌小学教育集团副校长倪会介绍，随着“中华民族一家亲，同心共筑中国梦”等系列主题教育实践活动举行，推进“互联网+民族团结”行动的开展，以及学校的校园环境、办学条件更加现代化，如今学校民族氛围变得更加的和谐。
永昌小学五年级六班学生赵语辰在主题教育实践活动中担当了“小小红色讲解员”。“我想让更多的人了解中国革命的历史，感受中华民族的伟大。”赵语辰说，为了讲好“中华民族一家亲，同心共筑中国梦”的故事，她会从图书、课堂、生活中尽可能多地搜集红色素材，还会经常阅读红色党史故事。“要反复琢磨讲解词，理解其中的含义，才能讲出真情实感。”
正在上课的学生。 唐启浩 摄为民族地区学生夯实全面发展的基石，推动青少年文化学习和体育锻炼协调发展，四川省民族宗教事务委员会创新实施“同运动·一家亲”项目，在民族地区教育领域，尤其是各类学校，优选推广普及程度高、群众基础好的体育运动项目，搭建各族学生交往交流交融的平台，有效推动民族团结进步创建工作大众化、人文化，大力营造中华民族一家亲的社会氛围。
建于1962年的广元树人中学是一所有汉族、藏族、彝族、回族、羌族等多民族成分的学校。学校创新“巴蜀教师进高原”“共享课堂进学校”“联合教研进课堂”品牌教学模式，促进各民族师生跨区域团结互助、共同进步。
“我是朝鲜族，来到广元市树人中学，受到老师亲人般的关爱和各民族同学无微不至的关心，温暖伴着我快乐学习，健康成长。”广元树人中学高2021级4班学生金洋明说。
近年来，四川抓住教育这一关键领域和学生这一关键群体，推进铸牢中华民族共同体意识与学校党的建设、意识形态工作、思政教育、校园文化建设、日常管理、队伍建设、教育教学深度融合，建成131个省级以上民族团结进步示范学校。
未来，四川将深入学习贯彻党的二十大精神，以铸牢中华民族共同体意识为主线，以民族团结进步创建工作为重要抓手，持续推动民族地区教育高质量发展，为构筑中华民族共有精神家园夯实根基。(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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