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来源：大发平台技巧2024-09-05 17:48

中国多地研判已渡过感染高峰脆弱人群集中场所仍是防控重点******

　　中新社北京1月11日电 (马帅莎)随着新冠感染“乙类乙管”实施，加之春节临近，人们的出行需求更加强烈，2023年春运客流量回升明显。目前，中国多地宣布已经渡过新冠病毒感染高峰期，春节出行是否还需保持个人防护措施？脆弱人群集中场所疫情防控有何特殊要求？

　　多地研判已渡过感染高峰

　　截至目前，北京、河南、重庆、浙江、广东、四川等多地宣布已经渡过新冠病毒感染高峰期。

元旦假期，北京各商场人流回升，节日氛围浓厚。中新社记者赵隽摄

　　河南省当前感染高峰已过，但仍处于重症救治高峰；北京疫情态势已经趋缓，用药紧缺缓解，但门急诊、重症患者救治等方面工作任务依然艰巨；浙江省第一波感染高峰已经平稳渡过，接下来要聚焦防重症；广东省目前处于社区流行第一波高峰后的回落阶段，春节人员流动大，加上近期入境人员防疫政策调整，部分地区疫情可能有所波动，但出现大幅度反弹的可能性不大。

　　针对是否会出现新的高峰，国家卫健委疫情应对处置工作领导小组专家组组长梁万年表示，很多省份已经达到高峰，有些出现下降趋势。不排除通过春节流动引起比较大的第二波或第三波高峰的可能，但是概率比较小，即使有也不会是太大的波峰。

　　中国工程院院士张伯礼指出，春运人员大迁徙会加速目前感染率尚不高的城市传播，农村更加薄弱，若大量的人口从城市流动到农村，会直接导致传染、感染风险增加，加重加快地区疫情传播。因此，春运后大概率会引起新一波感染小高峰。之前人员流动小、流动慢的偏远地区、农村地区需重点关注，相关部门需未雨绸缪，做好药品、医疗资源准备，以加强应对。

　　多地机场客流量回升专家提醒做好个人防护

　　随着防疫政策进一步优化，今年春运客流量增长明显。来自国务院联防联控机制春运工作专班的数据显示，1月10日，春运第4天，全国铁路、公路、水路、民航共发送旅客3747万人次，环比增长0.9%，比2019年同期下降46.9%，比2022年同期增长45.1%。

　　多地机场客流量回升。武汉天河机场1月10日客流量达5.1万人次，这是2022年8月18日以来单日客流量首次重回5万人次。“乙类乙管”实施首日，深圳机场迎送旅客达10.4万人次，这是继去年9月30日以来单日客流量重新突破10万人次。春运以来，北京两座机场航班呈稳定增长趋势，春运40天预计保障航班6.74万架次，保障旅客824.9万人次。

1月8日，中国对新冠病毒感染实施“乙类乙管”，根据国际疫情形势和各方面服务保障能力，有序恢复中国公民出境旅游。中新社记者侯宇摄

　　此外，文旅部办公厅11日发布通知，废止文化和旅游行业8项疫情防控工作指南，涉及旅行社、娱乐场所、剧院等演出场所、互联网上网服务营业场所、剧本娱乐经营场所、旅游景区等。

　　中国疾控中心传防处研究员常昭瑞提醒，当前国内新冠病毒感染疫情仍处于不同流行阶段，仍需做好个人防护，科学规范佩戴口罩，尤其是进入医院、商场、超市、室内会场、机场车站等环境密闭、人员密集的公共场所，乘坐飞机、火车、地铁等公共交通工具、厢式电梯时应全程规范佩戴医用外科口罩及以上级别口罩。

2023年春运拉开帷幕。中新社记者韦亮摄

　　脆弱人群集中场所仍是防控重点

　　实施“乙类乙管”措施后，重点人群、重点机构、重点场所仍然是防控重点。养老机构、社会福利机构等场所高风险人群较多、人员集中，疫情传播风险大。中国国家卫健委新闻发言人米锋在11日举行的国务院联防联控机制新闻发布会上表示，要加强健康监测和早期干预，确保重症高风险人员能够及时发现、及时转诊、及时救治。

　　为及时发现养老机构、社会福利机构等脆弱人群集中场所的疫情，常昭瑞表示，这些场所每日至少开展两次全体人员的体温检测和新冠感染相关症状监测，要根据机构是否采取封闭管理，对机构内工作人员和被照护人员分类开展定期核酸或者抗原检测，如果出现可疑症状，要及时采取核酸或者抗原检测。

　　常昭瑞还指出，这些机构内部要分区管理，防止不同区域之间的交叉感染。在疫情严重期间，经科学评估适时采取封闭管理，防范疫情引入和扩散风险。疫情流行期间，外来人员进入机构时要提前预约，持48小时内核酸检测阴性证明及现场的抗原检测阴性结果。要明确机构就诊定点医院，建立就医优先的绿色通道，对机构内感染者可第一时间转运和优先救治。(完)

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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]

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