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战地记者讲故事｜梅常伟：风吹铁甲寒******

　　■梅常伟

　　记者心语：为了胜利的冲锋，是军人写给祖国的诗。

　　插图：唐建平

　　夜越来越深，外面的风更猛了。紊乱的气流时不时横冲直撞。战车载员舱内，战士们怀抱着枪，立起迷彩大衣的毛领子，一个紧挨一个挤坐在一起。嘴里呼出的热气映着灯光腾起来，旋即在冰冷坚硬的战车顶部消失。

　　“居然真能哈气成冰！”一名列兵试探着伸出手在车顶轻轻抠了几下，白色粉末状冰晶便掉下来。他生在南方，长在南方，读书在南方，当兵也在南方，这是他人生第一次在冬天来到祖国的北方，第一次踏上这片蒙古语中意为“心脏”的塞外草原。尽管他们通常被人们誉为“三栖精兵”，但此番由粤西千里北上，不管是这位列兵还是海军陆战队某旅，面临的挑战都异常严峻。恶劣的天气、陌生的环境、未知的任务等，更不要说对手是在全军素有“草原狼”盛名的蓝军部队了。

　　双方交上手是在此前一晚午夜时分，大风还没刮起来。天朗无月，星垂野阔，奔波转战一天的战士们在战车旁就地支起帐篷，和衣钻进防寒睡袋，很快沉沉进入梦乡。营指挥所内灯还亮着，营长和几位参谋正在完善第二天的兵力行动计划。连长察看完哨兵点位和各作战单元野营情况，深一脚浅一脚地踩在枯草与沙土间杂的地面上，时不时抬起头望向漫天星斗。

　　“各连……”电台突然发出动静，大家心里一紧：蓝军来了。果不其然，一小股侦察兵七拐八绕躲过重重警戒兵力，摸进红方一个营指挥所。红方反应也很快，立刻包抄过来，结结实实还给蓝方一记重拳。

　　后半夜的觉没人能睡踏实，大自然也开始排兵布阵。每一根草都被摁倒在地，沙土被卷到空中，碎石被撵着乱跑，人被顶得寸步难行。寒风擂鼓般隆隆卷过运输车的帆布顶篷，然后透过车体上的缝隙钻进来，声音像吹哨一般尖厉。水洒在地上，竟以肉眼可见的速度结出冰凌。

　　风吹铁甲寒。气象数据显示，当天最大风力8级，最低气温零下20摄氏度。

　　从黎明直至日暮，战士们马不停蹄地东奔西突，与蓝方针锋相对、亮剑拆招，各型战车碾出车辙，或窄或宽、或直或弯，纵横交错、暗藏兵锋，直到在数百平方公里草原排开凛凛军阵、布下重重棋局。脚冻麻了就跺跺，手冻木了就捂捂，脸冻红了就搓搓，每个人心里都绷着一根弦、燃着一团火、努着一股劲儿，誓与这塞北的寒、草原的兵一决高下。

　　凌晨3时许，战车集结列阵，发动机的强劲咆哮汇成冲锋号角，大地为之颤动。“即将抵达前沿，做好战斗准备！”战士们脱去大衣，露出战斗着装，相互检查装具。“抵达作战地域，载员下车作战！”列兵打开尾部舱门，一股寒风涌进来。奔跑，向着敌人的方向；跃进，迎着密集的枪炮；“嗒嗒”声、“嘭嘭”声、“呼呼”声、“咝咝”声此起彼伏，俨然天地间一场宏大的交响。

　　历时约两个小时，天近拂晓，演习告一段落。战士们鱼贯返回战车，坐定后不约而同把两只手叠拢上来，接住用嘴哈出的热气，口鼻四周的防寒面罩结着一层白色霜花。“我们把蓝军打败了。”他们的声音在颤抖，牙齿不受控制地磕出声响，那是身体对低温做出的本能反应。

　　那一天，是在11月。

　　很多年前的一个11月，我们的前辈俯卧在零下40摄氏度的阵地上，直至受冻牺牲仍保持战斗队形和冲锋姿态，在人类战争史上留下赫赫威名：冰雕连。

　　长津湖，朱日和。中国军人，热血如昨。

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）