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全国“公安楷模”刘亚斌：工匠精神成就信息化破案尖兵******

　　刘亚斌　公安部供图

　　中新网北京1月10日电 (记者郭超凯)一次内心的选择就是一生无悔的追求。16年警察生涯，刘亚斌长期战斗在打击犯罪的第一线，用工匠精神成就信息化破案尖兵。

　　刘亚斌生前任河北省沧州市公安局运河分局网安大队三级警长，在16年从警生涯中，他数次经历死亡考验，仅直面歹徒、短兵相接就达100余次，先后负伤20余次，累计参与破获各类案件1000余起，抓获犯罪嫌疑人800余名，为维护辖区治安稳定、服务经济社会发展作出了突出贡献。

　　2006年，在沧州职业技术学院任教3年多的刘亚斌毅然报考了警察职位。2013年，市内渤海商厦发现一枚绑在汽油桶上的定时炸弹，接到报警后，刘亚斌立即赶赴现场处置。由于商场人员集中、炸弹爆炸时间不定，他不顾个人安危，面对随时可能爆炸的炸弹，果断地用防爆毯将炸弹包裹起来，驾车转运到安全地带作进一步处理，整个案件未造成任何人员伤亡和财产损失。

　　“为了人民群众的利益，再苦再累我们都值得。”他是这样说的，也是这样做的。他以一颗赤子之心对群众、一片赤诚之心待事业，从点滴做起、从小事做起，同群众真正成为“一家人”。

　　面对日益突出的电信网络诈骗新型违法犯罪，刘亚斌认真总结电信诈骗类型及80项防范措施，通过多种形式，先后100余次为河北水利电力学院、沧州师范学院等大中院校学生和辖区群众、离退休职工，现场讲解预防电信诈骗知识，深受群众欢迎和好评。

　　他主动联系运河区26所小学，组织2.5万余名学生开展“我与家长一起学”互动活动，使每名学生成为防范电信诈骗犯罪的宣传员，由学生向家中父母、老人讲解电信诈骗防范知识。

　　刘亚斌生前常说：“破不了案对不起受害人，对不起法律，更对不起身上的警服警徽！”他始终战斗在打击犯罪、保护人民的前沿阵地，对电信网络诈骗等侵财犯罪展开凌厉攻势，坚持用证据说话，每一起案件都要办成铁案，经得起历史的检验。

　　刘亚斌 公安部供图

　　2014年初，公安部发现某网络投资诈骗团伙，犯罪嫌疑人勾结某些网络软件公司，非法开发电子交易平台软件，在互联网上虚假注册交易网站，挂靠第三方支付平台，以买卖股票、期货或者大宗商品现货交易等名义诱骗受害人投资，并通过后台程序操控交易活动，诈骗受害人大量钱财，沧州市运河区某公司具有重大作案嫌疑。

　　根据公安部要求，沧州市公安局成立“2014.3.20”网络投资诈骗专案组对案件进行侦办。刘亚斌具体负责案件侦办工作，经对案情进行仔细研究后，提出侦查方案，他带领案件侦办团队连续奋战3个月，做了大量细致工作。最终，工作组抓获犯罪嫌疑人75人，冻结涉案资金8400余万元，最大程度维护了受害人的权益。

　　参加公安工作16年来，他先后牵头研发沧州汽车租赁业管理系统和多个信息化破案技战法，形成了独树一帜的侦查思路，相继撰写、发表10多万字的案件侦破心得体会和研究文章，为攻克一个又一个重大疑难案件提供了有益参考，被誉为“铁手神探”。

　　2008年，刘亚斌通过对在逃系统的研究，发现由于当时信息化作战能力和历史条件制约，各地在开展网上追逃工作中，情报信息的互联互通不畅，导致很多在押服刑人员和取保候审的在逃人员迟迟难以到案，耗费大量的人力、物力、精力。

　　他通过比对，在全国范围内一次性比出3000多名在押或取保的逃犯，比一个中队三十年抓的人都多。省厅为此专门开展了在逃人员比对的专项行动，并将此行动常态化。

　　刘亚斌生前先后在派出所、刑警队、国保大队、合成作战中心和网安大队工作，无论在哪个岗位上，他都是严以修身、严以用权、严以律己，从未发生过一起违法乱纪问题。

　　2022年5月7日，刘亚斌突发疾病不幸牺牲。他去世后，网友在他的新闻报道中留下了1800多条留言，每一条都感人至深，每一条都催人泪下。

　　为政不移公仆之心、用权不谋一己之利、立身不忘做人之本。刘亚斌的一生，恰如他自己常挂在嘴边的话——“只有个人干净，才有做人的底气、做事的硬气、做警察的正气”。(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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）