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乐发lv_(中国)百科词条

来源:乐发lv2024-05-15 17:48

  

(新春走基层)20米高空的“点灯人”******

  中新网广州1月18日电 题:20米高空的“点灯人”

  作者 欧阳文强 刘欣彤 郭军

  “灯亮啦!灯具亮度正常!”1月17日20时30分,中国铁路广州局集团有限公司广州供电段电力线路工工长胡永机喊道。这是该段电力线路工们利用白天灯桥停电时段,对广州南动车所站场4座灯桥、250盏灯具,以及开关箱、线缆和支撑装置等部位进行专项维护,夜间到现场对灯具照明情况进行确认。

广州供电段电力线路工工长胡永机与同事吴伟志正在对灯具进行专项维护作业 欧阳文强  摄广州供电段电力线路工工长胡永机与同事吴伟志正在对灯具进行专项维护作业 欧阳文强  摄

  在20米的高空上,行走在长100余米、宽不足1.5米的镂空钢筋灯桥,并在上面进行巡视和维护灯具,是常人难以完成的工作。在这座空中连廊上,起风时,桥面会轻微地晃动,每一步都比在地面上走得要艰难,加之近期春运期间天气较为湿冷,灯桥上的风吹到脸上仿佛刀刮一般刺痛。每当走动时,灯桥晃动就更为明显,但是身经百战的电力工长李志贤和技术能手吴伟志在上面却如履平地。

  “第一次站在灯桥时,我其实挺害怕的,脚迟迟不敢迈出第一步。李工长鼓励我别往下看。当时我看他在前面如同走在平地上,才鼓起勇气,敢慢慢迈出一小步。现在次数多了,也就不怕了。”吴伟志腼腆地说道。

吴伟志正爬上20米高的灯桥 欧阳文强  摄吴伟志正爬上20米高的灯桥 欧阳文强  摄

  在走到指定位置后,工长胡永机便熟练地打好安全带,从袋子中掏出工具开始检查,“广州南动车所站场这里4个灯桥,上面的每一盏灯我们都要认真检查,确保安全。”检查完一处,他就拉开工具包的拉链,小心翼翼地将扳手装进去。因为灯桥的走廊由一根根钢筋组成,完全是镂空的,因此绝不能掉落任何物品。工作时必须全神贯注,丝毫马虎不得。

  灯桥是站场作业人员夜间的“眼睛”,如果灯不亮,作业人员就无法看清站场,检修、调车等作业将难以进行,列车就难以准时安全出行。

  “拆除或安装一盏灯要不停地旋拧螺丝上百次。这座灯桥除了维修坏了的灯之外,我们还要对其他能正常照明的灯进行检查,这样下来,其实工作量也不小,对体力也是一种考验。”陈桂平边拧螺丝边说道。在彻骨寒风下检查了3个多小时,胡永机和陈桂平才完成了整座灯桥的检修,脱下手套擦了擦额头上的汗,才发现手都冻红了。稍微暖了一下手后,两人又赶紧戴上手套,爬下20米高的灯桥,往下一座灯桥走去。

广州南动车所站场灯桥 欧阳文强  摄广州南动车所站场灯桥 欧阳文强  摄

  陈桂平说:“今年是我参加工作的第7个春运,这些灯桥的检修,虽然再平常不过,但绝不能放松警惕。”

  春运期间,他们要定期登上20米高、100多米长的灯桥开展全面排查,确保灯具保持常亮。这些“两柱一跨”的钢结构式灯桥,主要为广州南动车所、江村站场等高、普铁枢纽地区列车存放的大型站场提供有效照明。

  “这些地方通常比较偏远,少了城市的繁华喧嚣,却多了列车安全驶过的轰鸣声,守护好电力设备安全,就是为列车平安出行提供最好的服务和支撑。”李志贤在巡视灯桥时说道。(完)

                                                        • 乐发lv

                                                          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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