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海南商业航天发射场建设提速 分秒必争确保按期首发******

  (新春见闻)海南商业航天发射场建设提速 分秒必争确保按期首发

  中新社海南文昌2月3日电 题:海南商业航天发射场建设提速 分秒必争确保按期首发

  中新社记者 符宇群

  “海南商业航天发射场1号工位目前已经进入设备安装阶段,预计今年六月,主体塔架——勤务塔将搭建完成。”海南国际商业航天发射有限公司工程设备部副部长葛立新近日接受中新社记者采访时说,项目建设正在提速,设备生产和现场施工同步进行。

图为航拍建设中的海南商业航天发射场1号工位。 骆云飞 摄图为航拍建设中的海南商业航天发射场1号工位。 骆云飞 摄

  海南商业航天发射场是中国首个开工建设的商业航天发射场,也是海南自贸港建设重大工程,项目于2022年7月6日开工,预算总投资40多亿元人民币,规划建设用地2000多亩。项目建成后,主要承揽国内外火箭发射业务,将进一步提升中国商用火箭发射能力。

  中新社记者近日在位于海南省文昌市的海南商业航天发射场1号工位建设现场,看到一片繁忙景象:工程车辆穿梭往来,大型履带吊车在进行钢构件吊装作业,100多名工人各司其职。

  “正在安装施工的白色塔架是固定勤务塔,主要为火箭及卫星测试提供良好的工作环境以及勤务保障。”葛立新介绍,整个塔架由1000多个钢构件组成,目前正在进行勤务塔的第一层安装施工,安装工作形成经验后将加快速度,预计每10天可搭建完成一层,塔架搭建完成后共有11层约83米高。

  安装工程看上去容易,实则施工要求十分精细复杂。海南商业航天发射场(1号工位)副主任设计师程明龙说,每个钢构件安装到位前,需经过试拼、地面测量、栓接、焊接、校对调整等程序,塔架安装误差要求不超过3毫米,再加上海南高温、高湿、高盐等气候挑战,施工难度非常大。

  李战朝是海南商业航天发射场1号工位的技术负责人,自去年10月进驻项目以来一直坚守在岗位上。他说,为确保项目建设质量,现场有专门的质检员、测量员、安全员等,施工人员通常需要边作业边检验,随时进行工艺调整。

  “春节期间项目现场不停工,各项建设工作按照进度计划表有序推进。”海南商业航天发射场(1号工位)项目经理李勇说,目前1号工位的建设进程较计划提前一个月左右,塔体安装完成后,还将进行塔体回转设备、摆杆、设备管线等安装施工。

  海南国际商业航天发射有限公司党委副书记郭强受访时表示,当前全球太空领域的竞争日趋激烈,航天产业民用化脚步加快,商业航天发射场建设是运载火箭、卫星应用、空间宽带互联网等航天工业三大重点工程和海南发展火箭链、卫星链、数据链“三链”产业的重要基础。

  郭强透露,公司2023年年底将完成发射场技术区、发射区硬件设施建设,2024年一季度开展发射场全系统全要素合练,以确保2024年6月30日按期首发。未来,海南商业航天发射场还将面向公众开发配套旅游服务。(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

     

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