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严查这些人、这些事！中央纪委公报释重大信号******

　　中新网北京1月11日电(记者阚枫袁秀月)10日，二十届中央纪委二次全会公报公布，新一届中央纪委如何开局，下一阶段的中国反腐从何处着手，此次公报释放重要政策信号。

资料图：2015年10月，海南省公安厅组织党员干部前往反腐倡廉警示教育基地参观受教。洪坚鹏摄

　　这些制度要扎牢

　　推进反腐败国家立法、完善基层监督体系

　　3000多字的公报中，对健全全面从严治党的制度体系作出重要部署。

　　党的二十大报告首次提出“健全全面从严治党体系”的重要任务。在此次公报中，“全面从严治党体系”亦成为关键词。

　　公报中提到，推动完善党的自我革命制度规范体系。促进完善党内法规制度体系，研究修订党纪处分条例，推进反腐败国家立法，不断健全完善纪检监察法规制度体系。推动完善纪检监察专责监督体系、党内监督体系、各类监督贯通协调机制和基层监督体系，形成监督合力。

　　自我革命是中国共产党区别于其他政党最显著的标志，是跳出治乱兴衰历史周期率的第二个答案。在专家看来，写好这第二个答案，并将其具体化、操作化，制度体系建设是关键的基础性工作。

　　“党的十八大以来，我们在党风廉政和反腐败方面取得了巨大成绩，初步构建起全面从严治党体系，要在总结过去十年经验的基础上持续完善健全这个体系，进一步适应新形势、新任务。”中央党校(国家行政学院)教授竹立家对中新网记者分析。

　　这个监督很关键

　　确保“不偏向、不变通、不走样”

　　2023年是贯彻二十大精神的开局之年，公报在论述新一年的纪检监察工作时，“围绕落实党的二十大战略部署强化政治监督”被列在首位。

　　公报提到，围绕完整准确全面贯彻新发展理念、加快构建新发展格局、着力推动高质量发展等重大战略部署，围绕党中央因时因势作出的决策部署加强监督检查，确保执行不偏向、不变通、不走样。

　　此外在谈及“四风”问题时，公报同样提到“贯彻党中央重大决策部署”，公报提到，紧盯贯彻党中央重大决策部署不担当、不用力，对政策举措和工作部署片面理解、机械执行、野蛮操作，玩忽职守不作为，任性用权乱作为，权力观异化、政绩观扭曲、事业观偏差等问题。

　　“近年来查处的腐败大案要案中，对党不忠诚、不老实，当面一套、背后一套的问题较受关注，强化政治监督，在对党忠诚方面强化监督，显得十分必要。”

　　竹立家说，写好第二个答案，真正落实全面从严治党，确保党中央决策部署全面落地见效，说到底需要干部队伍时刻牢记初心使命，确保永远对党忠诚。

资料图：山西太原，人们前往参观中国共产党反腐倡廉历程展。中新社记者韦亮摄

　　这些群体被点名

　　年轻干部、“一把手”、代理人

　　会议公报中，明确提到了几个群体。

　　对年轻干部，公报要求，高度重视年轻领导干部纪律教育。对“一把手”，公报要求，强化对“一把手”和领导班子监督，督促其严于律己、严负其责、严管所辖。此外，公报还提到，坚决防止领导干部成为利益集团和权势团体的代言人、代理人。

　　谈到“重点对象”，公报要求，把党的十八大以来不收敛不收手、胆大妄为者作为重中之重，严肃查处领导干部配偶、子女及其配偶等亲属和身边工作人员利用影响力谋私贪腐问题。

　　竹立家认为，这些群体，可以说是党的十八大以来腐败现象表现比较突出的一些群体。

　　“例如，年轻干部事关党和国家事业的赓续接力，不收敛不收手的干部顶风作案、影响恶劣，‘一把手’及其身边人腐败、政商勾连等也渐渐成为腐败案件的突出特征，这些群体的腐败问题往往对政治生态破坏严重，必须是权力监督的关键点。”

　　这些领域是重点

　　金融、国企、政法、粮食购销等

　　这份中央纪委全会的公报中，还特别提到下一阶段党风廉政工作的重点领域。公报指出，突出重点领域，深化整治金融、国有企业、政法、粮食购销等权力集中、资金密集、资源富集领域的腐败。

　　在专家看到，这些领域的反腐败工作事关国计民生大局，涉及面大，社会关切度高。

　　“从近年查处的案件来看，比如金融、国企这些领域的腐败问题会对国家资源造成重大破坏、重大损失，甚至引发系统性风险，而政法、粮食购销等领域的腐败问题和不正之风，关乎百姓切身利益，关乎社会公平正义，必须紧盯严打。”竹立家说。

　　如专家所言，此次公报特别强调了坚决整治各种损害群众利益的腐败问题。此外，坚决查处新型腐败和隐性腐败。坚持受贿行贿一起查，加大对行贿行为惩治力度，营造和弘扬崇尚廉洁、抵制腐败的良好风尚。

　　在作风方面，公报还提到，严肃整治损害党的形象、群众反映强烈的享乐主义、奢靡之风，对顶风违纪行为露头就打、从严查处，坚决防反弹回潮、防隐形变异、防疲劳厌战。(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]

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