西安地铁6号线二期已具初期运营条件 站内“景观”续写“古今长安”******

　　图为西安地铁6号线二期站内文化景观。　西安市轨道交通集团供图

　　中新网西安12月25日电 (记者梅镱泷)记者25日从西安市轨道交通集团获悉，在经过相关专家实地考察、查验资料、考核评估后，西安地铁6号线二期已分别通过了竣工验收及初期运营前安全评估，现已具备初期运营条件。

　　据介绍，西安地铁6号线二期工程起于西北工业大学站(不含)，线路沿劳动南路、西关正街、西大街、东大街、东关正街、咸宁路、纺织城正街、长乐东路至终点纺织城站，线路全长约19.5公里，设车站17座，均为地下站(其中换乘站6座)，线路延续一期工程采用6B型列车，是西安地铁线网中东西方向的骨干线。

　　图为西安地铁6号线。　西安市轨道交通集团 供图

　　据了解，西安地铁6号线全线以“古今长安”作为设计主题，二期工程采取功能优先、风格简洁、明快大方的设计原则，分为重点站、特色站、标准站。线路选取钟楼站、广济街站、万寿南路站作为重点装修站，根据其文化属性、地理位置等特点，做到和谐统一又各有千秋；标准站装修将6号线全线划分为科教居住区、高新CBD、高新科教区、文化中心区、生态居住区、纺织城工业区六大区域，色彩以钟楼为中心色彩赭石色，逐步向西南部渐变为科技蓝色、向东部渐变为生态绿色，同时吊顶利用古典建筑屋脊结构形态，用现代抽象的手法打造独具特性的地铁公共空间，展示科技与历史的交融之美。

　　此外，在大唐西市站、钟楼站、交通大学·兴庆宫站分别通过数字影片、图文展示、3D展陈等形式打造了融合历史文化、民俗风情、时代精神的主题文创展区，展示古城的浓厚历史底蕴和人文荟萃。另外还选取了桥梓口、大差市等10座车站制作了“西安地铁+西安故事”语音广播，让市民乘客在候车之余，能够快速了解车站周边标志性建筑、精准出行信息和历史人文故事。

　　图为西安地铁6号线二期。　西安市轨道交通集团 供图

　　据悉，该线路的建成将进一步优化线网交通结构、适应城市空间转移，带动沿线各区的开发建设，引导城区人口和城市功能向新区疏散，对完善西安市轨道交通网络功能、提升区域性交通枢纽配套能力、落实城市总体规划具有重要作用。(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