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以切实举措有序推进乡村振兴******

　　民族要复兴，乡村必振兴。乡村振兴是包括产业振兴、人才振兴、文化振兴、生态振兴、组织振兴的全面振兴。实施乡村振兴战略，是我国社会发展的重大战略部署。党的二十大报告提出，要“全面推进乡村振兴”。2022年，我国全面推进乡村振兴重点工作，乡村振兴形成新格局。本期光明网理论学术动态导读关注“乡村振兴”这一主题，欢迎网友踊跃参与讨论。

　　扎实推动巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接。要在制度体系建设上做好衔接，健全防止返贫动态监测和帮扶机制，建立“巩固”“衔接”长效机制，进一步完善东西协作帮扶和中央单位定点帮扶机制；在科技创新上做好衔接，建立健全科技支撑乡村振兴的制度机制，充分发挥农业科研院所作用，加大农村企业科技扶持力度；在主体培育上做好衔接，大力帮扶农业企业和新型经营主体，构建“企业支撑型”县域经济发展模式，通过多种形式盘活农村集体资源发展壮大村级集体经济；在“三大体系”建设上做好衔接，产业体系方面推动农业集约化、规模化发展，生产体系方面大力发展现代农业产业，鼓励城镇工商资本、民营企业、农村“能人”在农村投资发展，经营体系方面鼓励发展市场农业、创汇农业和商品农业；在人才支撑上做好衔接，扩大农业类专业招考比例，拓宽高素质农民发展路径，坚持用于支持新型经营主体科技创新技术研究或示范项目立项的稳定性资金投入。详情

　　以统筹教育、科技和人才资源协同配合推进乡村振兴。坚持教育兴农是乡村振兴的基础性支撑。要以教育兴农提升农村人口的整体素质，培养和造就“有理想、有道德、有文化、有纪律”的高素质社会主义新人；要以教育兴农培养大批农业科技创新人才，为乡村振兴注入科技的力量；要以教育兴农传承中华优秀传统文化，带动乡村文化更加繁荣，要以教育兴农阻断贫困的代际传递，有针对性地为农村提供优质教育资源。坚持科技兴农是乡村振兴的引领性动力，要以科技创新引领农村改革和统筹乡村建设，完善农村基础设施、改善农村人居环境、健全城乡融合发展机制、增强农业农村发展活力、发展新型农村经济，筑牢乡村振兴的第一推动力。坚持人才兴农是乡村振兴的战略性引擎。要通过优化发展环境、厚植乡土情怀，培养能够适应新时代“三农”发展顶层设计的战略人才、懂得现代农村治理的管理人才、掌握先进农业技术的科技人才、服务乡村文明建设的文化人才，让更多的有用之才成为乡村振兴的强大引擎。详情　　以推动县域经济发展助力乡村振兴。当前在乡村振兴背景下，县域发展面临着对农业的关注度不足、农业内部分工不足导致农民增收难、缺乏将农业现代化与现代生物、数字技术有机结合的意识和能力等方面的挑战。要在乡村振兴战略的视角下推动县域经济发展，一方面要保障口粮绝对安全与主要农产品自主可控，建立支持农业生产、适应农村转型和兼顾城乡统筹发展的发展战略，以工促农带动农食系统逐步完成高效高质绿色方向转型。另一方面要以县城为核心构建多维度的市场机制，逐步缩小县乡和县城之间的收入和社会福利差异，提升资本和劳动在城乡间和农业内部的配置效率，实现全民共同富裕。同时要创建绿色农业发展方案，重视自然资源经济价值评估和生态补偿机制建设，提高绿色生态农业、可再生农业等在县域农业发展中的比重，加强农业数字化转型建设，提升县域发展的可持续性。详情　　以高质量公共法律服务助力乡村振兴。高质量公共法律服务助力乡村振兴，重要发力点之一就是增加公共法律服务有效供给。要通过用法治思维和法治方式解决“权利贫困”与法治保障之间的矛盾，对待乡村振兴过程的行为与事件，让法治贯穿乡村振兴的各个环节，更加凸显公共法律服务的专业性。要坚持从实际出发，根据不同乡村自然环境、经济状况、人口结构、风土人情等不同情况，因地制宜开展公共法律服务工作，更加凸显公共法律服务的多样性。要有效回应每个独立个体自身权利的赋权需求，统筹建立因地制宜的多元共治机制，更加凸显公共法律服务的精准性。要完善双向的信息反馈机制，即时把握乡村振兴随时引发的社会新问题，建立健全公共法律服务事项清单和项目标准动态调整工作机制，有效回应乡村振兴进程中出现的新问题、新挑战，更加凸显公共法律服务的动态性。详情

　　（光明网记者徐倩阳整理）

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）