河南平顶山一皮具厂非法处置危险废物 21人被追责问责******
中新网2月3日电 据“清风平顶山”微信公众号消息，河南省平顶山市纪委监委3日发布关于鲁山县张良镇宇航皮具厂非法处置危险废物案件追责问责情况的通报。通报表示，平顶山市纪委监委深入调查关于张良镇宇航皮具厂非法处置铝灰渣等危险废物问题，共追责问责21人。
2021年4月23日，中央第五生态环境保护督导组移交鲁山县环保局职工王炳方等人非法生产并处置铝灰渣问题线索后，平顶山市纪委监委高度重视，立即成立市县两级调查组，依规依纪依法进行了深入调查，并对存在环境监管失职失责问题的相关人员进行了严肃追责问责。现通报如下：
一、关于张良镇宇航皮具厂非法处置铝灰渣等危险废物问题
经查，2019年6月，原鲁山县环保局职工王炳方为非法牟利，伙同张良镇张南村村民冯延伟等人，从事铝灰渣加工回收金属铝业务，并将产生的废铝灰掩埋在冯延伟经营的宇航皮具厂内及该厂北侧500米的土地内。经河南省生态环境科学研究所鉴定，该厂加工、处置的铝灰原料和倾倒物均属于“危险废物”，该掩埋点共非法占用耕地4.5亩，其中基本农田1亩，现场共清理废物、废铝灰16819吨，由此形成的环境损害赔偿金额为3868万余元、土壤和地下水生态环境损害金额78万余元。平顶山市生态环境局鲁山分局(原鲁山县环保局)、鲁山县张良镇人民政府、鲁山县自然资源局相关人员对生态环境保护工作重视不够，执法不严，履职不力，在环境监管、耕地保护等工作中存在失职失责问题。
二、有关责任人员处理情况
本案共追责问责21人，其中移送司法机关判处刑罚4人，开除党籍4人，开除公职4人，政务撤职2人，调离环保工作岗位3人。
王炳方，平顶山市生态环境局鲁山分局原职工，违反国家法律法规，被给予开除公职处分；犯污染环境罪，被司法机关判处有期徒刑六年。
李庆涛，平顶山市生态环境局鲁山分局环境监察大队一中队(张良中队)原中队长，违反政治纪律，违反中央八项规定精神，违反国家法律法规，被给予开除党籍、开除公职处分；犯环境监管失职罪，被司法机关判处有期徒刑一年六个月，缓刑二年。
李苏南，平顶山市生态环境局鲁山分局环境监察大队一中队(张良中队)原副中队长，违反政治纪律，违反中央八项规定精神，违反国家法律法规，被给予开除党籍、开除公职处分；犯环境监管失职罪，被司法机关判处有期徒刑一年二个月，缓刑一年六个月。
陶林超，平顶山市生态环境局鲁山分局环境监察大队一中队(张良中队)原工作人员，严重职务违法，被给予开除公职处分；犯环境监管失职罪，被司法机关判处有期徒刑八个月，缓刑一年。
刘广跃，鲁山县张良镇环保所原所长，违反工作纪律，被给予开除党籍、政务撤职处分，调离环保工作岗位。
安华延，鲁山县张良镇环保所原副所长，违反工作纪律，被给予开除党籍、政务撤职处分，调离环保工作岗位。
另对负有领导责任的鲁山县自然资源局党组原副书记(主持全面工作)陈新兴等5人，违反工作纪律的平顶山市生态环境局鲁山分局环境监察大队大队长李永军等7人，违反工作要求的鲁山县张良镇国土资源所原负责人孙自合等3人，分别给予党纪政务处分或组织处理。
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
