除夕火车票7日开售！出行前需要注意这些******
中新网1月5日电 (中新财经 葛成)2023年春节的脚步越来越近，按照火车票提前15天发售的安排，7日，2023年除夕(1月21日)的火车票将正式开售。抢票前，这些新变化你要注意！
资料图 熊能 摄除夕火车票7日开售
2023年春运从1月7日开始，2月15日结束，为期共40天。
按照火车票提前15天发售的安排，1月5日，旅客可以购买1月19日(腊月二十八)的火车票，1月6日可以购买1月20日(腊月二十九)的火车票，1月7日可以购买1月21日(除夕)当日的火车票。
据了解，为充分满足旅客出行需求，方便旅客回家购票，铁路部门科学制定客车开行方案。其中，节前高峰日安排开行旅客列车6077对，节后高峰日安排开行旅客列车6107对，最大客座能力较疫情前的2019年春运增长11%。
此外，国铁集团表示，为满足旅客多样化需求，根据需要，将在部分运力紧张的高铁通道增开夜间高峰线动车组列车，在京广、杭深高铁开行卧铺动车组。
同时，铁路部门根据铁路12306客票预售和候补数据，分析旅客出行规律，动态研判客流走势，梯次安排运力投放，实现运能和需求的精准匹配。
资料图 公安部铁路公安局供图倡导旅客错峰出行 加强重点处所通风消毒
今年，春运期间的疫情防控工作受到了广泛关注。
随着疫情防控政策的进一步优化，跨区域人员流动性将加速释放，2023年综合运输春运疫情防控和运输服务保障工作面临新形势。
如何最大限度保障广大旅客和职工健康，最大限度减少疫情对春运的影响？
对此，铁路部门倡导旅客错峰出行，减少人员聚集，强化车站客流组织，积极推广无接触式服务，引导旅客有序分散进站候车，保持安全距离。
此外，铁路部门将加强卫生间、洗手池、电梯扶手、座椅等重点处所通风消毒，保持站车良好环境；加强旅行健康宣传提示，引导旅客全程佩戴口罩，强化自身健康防护；严格规范做好铁路春运一线职工健康防护，加强保洁、安检、餐饮、业务外包人员一体化管理；强化路地联防联控，有序做好应急处置工作。
资料图：广州南站旅客正在检票进站。 广铁集团供图购买儿童优惠票与学生优惠票有变化！
新版《铁路旅客运输规程》于2023年1月1日起施行。其中，有关儿童优惠票和学生优惠票的规定发生了变化。
儿童优惠票方面，全国铁路对儿童优惠票实行车票实名制管理，并以年龄划分优惠标准。随同成年人旅客乘车的儿童，年满6周岁且未满14周岁的儿童购买儿童优惠票，年满14周岁的购买全价票。每一名持票成年人旅客可免费携带一名儿童乘车，儿童年龄按乘车日期计算未满6周岁且不单独占用席位，超过一名时，超过人数应当购买儿童优惠票。
学生优惠票方面，铁路部门一并取消学生优惠票仅限寒暑假购买的限制，学生旅客可在一学年内任意时间购买4次优惠票。扩大非高峰方向列车票价打折优惠范围和幅度，让旅客获得更多实惠。
资料图：上海虹桥火车站 赵江炜 摄旅客出行体验还有这些改进！
春运是人员流动规模最大、出行最为集中的时期。有旅客出行时担心“上不了车、转不了站、吃不好饭”的问题。
针对旅客上述担忧，国铁集团表示，铁路部门推出便民利民惠民服务举措，有效提升旅客出行体验。具体举措如下：
1、进一步扩大电子客票应用范围，在到站补票和列车补票业务环节全面实施补票电子化；完善12306消息通知机制，及时准确向已购票旅客推送列车停运和变更信息。
2、将开展互联网订餐的车站由55个增加到76个，覆盖全国绝大部分动车组列车和长距离普速列车。
3、安排站内便捷中转换乘服务的车站由80个增至100个，旅客换乘将更加便捷高效。
4、在全国3200余组动车组列车上推行“铁路畅行”扫码服务，旅客通过扫描座椅扶手上的“铁路畅行码”，可顺畅查询列车正晚点、运行位置、接续车次、交通接驳等出行服务信息。
这个春节，你回家吗？(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 凤凰彩票地图 |
