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三部门联合印发《养老和家政服务标准化专项行动方案》******

　　中新网2月2日电 据市场监管总局网站消息，近日，市场监管总局(标准委)、民政部、商务部联合印发《养老和家政服务标准化专项行动方案》(以下简称《行动方案》)。养老和家政服务标准化专项行动是《国家标准化发展纲要》提出的5个专项行动之一。《行动方案》积极贯彻《国家标准化发展纲要》相关要求，全面落实党中央国务院关于养老和家政服务行业发展的决策部署，对近3年养老和家政服务标准化工作提出明确要求。

　　《行动方案》围绕有效满足老年人多样化、多层次养老服务需求，促进家政服务业提质扩容，提出了到2025年养老和家政服务标准化工作的总体目标，以及4大方面、10项重点任务。在标准体系建设方面，《行动方案》提出优化养老和家政服务标准供给结构，厘清了国家标准、行业标准、地方标准、团体标准和企业标准等标准化工作方向，特别是从支撑行业管理、提升服务质量、引领产业转型升级3个方面提出重点标准制修订项目。在标准实施与监督方面，《行动方案》进一步强化标准实施与行业发展规划、改革任务、专项行动等的协同推进，提出向消费者明示服务标准、完善标准实施信息反馈机制、分批部署150个标准化试点示范项目等任务。在标准化能力建设方面，《行动方案》提出推动将标准化知识纳入养老、家政从业人员技能培训，建立以标准为支撑、覆盖从业人员和服务机构的评价机制。在标准国际化方面，《行动方案》提出促进养老和家政服务领域国内国际标准衔接、强化国际标准化人才培养，支撑构建高标准服务业开放制度体系。

　　下一步，市场监管总局(标准委)将会同民政部、商务部持续关注人民群众的现实需求，进一步优化养老和家政服务标准体系，加速服务标准提档升级，以标准引领养老和家政服务业规范化、品质化、数字化、融合化发展，形成标准化与养老和家政行业联动发展新局面。

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）