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上海站“心尚”工作室：真正把旅客的事放在心上******

　　面对今年春运期间日均约23.9万人次的客流量，如何把服务做到旅客心上？铁路上海站“心尚”服务工作室领衔人周绚心里有数。经常一天走两万步，“服务心得”密密麻麻记在两个笔记本上，加入多个残疾人、病友等重点旅客出行微信群……从事铁路客运工作10余年来，周绚热心帮扶了老弱病残孕等重点旅客4万余人。

　　随着疫情防控政策进一步优化，铁路将在今年春运期间迎来出行高峰。从1月7日至2月15日，铁路上海站(下辖上海站、上海南站、上海虹桥站等7个站点)预计发送旅客955万人，同比增长38.7%。为此，铁路上海站在恢复各趟列车开行的同时，增开多个方向旅客列车272对，并将根据客流情况精准实施“一日一图”，通过加开列车、动车组重联、普速列车加挂车厢等方式增加运力。

　　为提升旅客的出行体验，让旅客感受到“被放在心上”的贴心服务，2015年，上海直属站整合上海站、上海南站、上海虹桥站内的雷锋服务站，创建“心尚”服务工作室。周绚是工作室的首批15个“学徒”之一。

　　“要成为‘心尚’工作室的一员，除了业务过硬，还要有服务旅客的热情和发自内心的信念感。”1月7日早上5点，周绚和同为铁路工班长、供职于上海站的丈夫一起出发，分别前往各自的工作岗位。这一天是春运首日，铁路上海站总计发送旅客23.27万人，同比增长45.8%。周绚全天要为40名重点旅客提供服务。到了春运高峰期，她服务的重点旅客数量将会翻一倍。

　　“心尚”服务工作室客运员范皓介绍，《特殊重点旅客登记簿》记录了每天提前通过12306网站或电话预约的重点旅客的信息，包括车次、开车时间、站台等，“比如旅客需要优先进站、需要轮椅等情况，我们都会备注”。

　　范皓2022年进入工作室，成为周绚的徒弟和助手。在她眼中，急旅客之所急是每名“心尚”人的责任，“这种需要和被需要紧密相连，给了我们很大的动力”。

　　上午10点20分，周绚推着轮椅来到上海虹桥站进站口，帮助一位刚出院的老人搭上返乡的列车。把老人安顿好后，她还不忘嘱托列车员到站时帮老人搬下行李，并安全送到接站的家人手中。

　　“因为工作原因我没有办法送妈妈回家，听朋友说铁路也可以提供重点旅客服务，就提前在网上预约了。出发前，‘心尚’服务工作室的工作人员反复给我打电话沟通，不仅让我们体验了便捷的服务，他们的责任心还给了我们安全感。”这位老人的女儿对中青报·中青网记者说。

　　很多常年往返于上海虹桥站和家乡的旅客，都成了周绚的“固定”服务对象。90后女孩任芬就是其中之一。

　　2019年，患有多种罕见疾病的任芬在妈妈的陪同下，在上海多家医院就诊后，被急救车送到上海虹桥站，计划乘高铁返回家乡安徽省全椒县。由于身体不便，她和妈妈到“心尚”服务工作室求助，从此，几乎每月一次的求医往返旅程都有了周绚的细心陪伴和照顾。那时候的她基本不能自理，需要用担架运送。

　　随着身体好转，任芬来上海就诊的时间间隔逐渐延长至3个月、半年、1年，现在已经可以自己操作电动轮椅去看病了。任芬平时会和周绚在线上分享彼此的生活，周绚每年都给任芬寄车站的春运吉祥物。

　　除了帮扶老幼病残孕等重点旅客，“心尚”服务工作室还负责问询服务台的客运业务咨询和站内失物招领。

　　近日，上海虹桥站每天登记失物招领人数有七八十人，物品达三四百件，这些物品由虹桥站内的仓库暂时保管，期限为180天，逾期的物品将交由公安机关处置。

　　负责失物招领的客运员邵晓路介绍，每个负责失物招领的客运员需要值守24小时，从早上开行第一班列车开始，到深夜最后一班列车到站为止。春运开始后，他们平均每天只能睡两三个小时。

　　随着重点旅客服务需求的增加和旅客对温馨快捷服务的认可，“心尚”服务工作室吸纳了越来越多有责任心的年轻人加入。

　　“工作室的28个小伙伴平均年龄只有28岁，基本都是女生，春运期间很辛苦，但都任劳任怨。”周绚说，为了打造优质服务的金字招牌，从去年10月开始，该工作室在线上和铁路候车室发放了关于提升服务质量的调查问卷。在收回的120份问卷中，他们摸到了重点旅客出行的“痛点”，采纳并落实了在无障碍电梯处张贴方位指示标识的建议，便于残疾旅客确认在车站的具体位置并告知工作人员。

　　此外，他们还在各站区设立医疗服务点，邀请医务人员在节前高峰到站坐诊、巡诊，为旅客提供医疗救助，并在各站区工作室内配备“安康袋”，为身体不适的旅客提供姜茶包、润喉糖以及应急药品、冰宝贴等物品。

　　春运是每个铁路人一年中最繁忙的时间段，也是周绚家里最冷清的时候。“每天早出晚归，和爱人一周也见不了几面，孩子就只能交给家里的老人来带。但是她知道爸爸妈妈在送无数人回家团聚，所以很听话，我们也很欣慰。”周绚说。

　　本报上海1月8日电

　　中青报·中青网记者 王一迪 魏其濛 来源：中国青年报

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）