北京地铁13号线扩能提升将新建18站******

　　13号线扩能提升将新建18站

　　工程进入复工满产阶段 拆分AB线运力大幅提升

　　本报讯(记者 李博)聚集着中国互联网“半壁江山”的后厂村路，早晚高峰交通压力十分突出。在中关村软件园北侧，13号线后厂村站施工已经陆续展开。记者从市重大项目办及京投所属轨道公司了解到，作为全市重点工程的13号线扩能提升工程，已进场开工建设的12个标段全部复工。全线管理及劳务人员全部到岗，工程已进入复工满产阶段。

　　“13号线扩能提升工程新建车站共有18座，其中10座车站已开工建设，本月还将有3座车站实现开工。”京投所属轨道公司第二项目中心副总经理高亚彬介绍，13号线扩能提升工程作为国内最大规模的既有线改造工程，将在不影响13号线运营的基础上，利用晚上地铁停运后的“窗口期”施工作业。

　　北京轨道交通13号线扩能提升工程，是在既有13号线西二旗-龙泽-回龙观站区段，通过线路改造等技术手段，将既有13号线倒U型线进行拆分，形成13A线、13B线两条线路。13A线由车公庄经西直门、新龙泽至天通苑东，串联既有13号线西段及天通苑和回龙观地区。

　　13B线由海淀区16号线马连洼站，经新龙泽至东直门站，串联了上地软件园、回龙观、天通苑及13号线东段。两条线路具备互联互通的条件，同时预留了B线跨线运营至A线的条件，未来不仅可以实现A、B线同站台换乘，还可实现跨线组织运行，提升了服务水平。

　　拆分完成后，13A线具备运营8编组B型车能力，运输能力提高75%左右；13B线运输能力提高30%左右，将有效解决西直门终点站列车折返条件差、发车间隔无法缩短、13号线车厢拥挤、站外限流排队等问题。

　　拆分线路新建站线的同时，13号线既有站点也将实施改造。“改造工程将为既有13号线线路两侧加装声屏障，同时，13号线西段5座车站还将加宽加长。改造过程中，不仅要对既有站台进行加长，还要新建一套更高更长的屋顶，改善站台候车环境。”高亚彬介绍，目前相关单位正在完善既有车站的改造方案。根据计划，13号线上地站的改造工作将会率先进行，其余车站随后也会进行改造。

　　13号线扩能提升工程完成后，将进一步改善回龙观天通苑地区出行条件，完善北部地区轨道交通线网，更好满足市民出行需求。

　　目前，北京轨道交通工程建设已有14000余人返岗返工。预计2月10日左右，所有标段将实现复工满产，现场施工人员将达23000余人。2023年，北京在建轨道交通200余公里，计划投资350亿元。

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