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返乡创业高材生：让新鲜蔬菜从田间直达餐桌******
(新春走基层)返乡创业高材生：让新鲜蔬菜从田间直达餐桌
中新网襄阳1月11日电 题：返乡创业高材生：让新鲜蔬菜从田间直达餐桌
作者 胡传林 陈霜
1月11日一大早，湖北省襄阳市东津新区东津镇畜牧场汤畈村，张安辉和村民们正忙着在田间采摘新鲜蔬菜。花菜、大白菜、茄子、苦瓜、西红柿、西芹等十几种新鲜蔬菜被按单配置，将装车运至居民家中。
今年45岁的张安辉是襄阳市东津新区东津镇人，2001年从华中农业大学毕业后分配到当时的襄北农场，端上了那个年代很多人羡慕的“铁饭碗”。可张安辉并不甘心，仅仅半年之后，他就辞去公职，跑到广东学习生猪养殖技术，并靠养猪在当地赚到了人生的“第一桶金”。
流转的土地先施农家肥改善土质 胡传林 摄2008年，张安辉回乡投建养猪厂。但创业之路并不顺利，因资金链断裂，张安辉最初兴建的养猪厂中途夭折。两年后，他又在家附近的东津镇畜牧场建设养猪厂，凭借精细化管理和对市场规律的准确把握，如今已发展成为年出栏生猪达10万头，实现年经营产值过亿元的现代化养殖场，吸纳周边上百村民就业。
“现代农业天地广阔，除了养殖业，生态农业、休闲农业、互联网农业等都大有可为。”富裕起来的张安辉又开始探寻新的农业发展之路。
东津镇素有襄阳“菜篮子”之称，但农民辛苦种菜，要么卖不出去，要么赚不了几个钱，张安辉看在眼里，急在心里。如何让这个“菜篮子”更新鲜、更绿色，同时又能让村民得到更多实惠，成为他努力的方向。
刚刚起步的蔬果种植基地 陈霜 摄2022年以来，张安辉尝试种植有机蔬菜，并大胆采用新型产业模式——在配送大型超市的同时，推出“新鲜时蔬进小区”服务，让新鲜蔬菜从田间直达市民餐桌。
目前，张安辉牵头成立的农业合作社流转土地500余亩。其中，养殖场占地200亩，采取“合作社+基地+农户”的运营模式，蔬果种植基地300多亩。养殖场产生的粪便做成有机肥输送到田间地头，废弃菜叶加工后变成猪鸡鸭饲料，养殖种植相得益彰，实现污废循环利用。
张安辉说，如今很少年轻人从事农业生产，希望通过自己的带动能让更多年轻人了解农业、投身农业。(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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