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来源:大发平台官方网站2024-10-16 17:48

  

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(新春走基层)内蒙古乡村振兴见闻:村强民富产业兴******

  中新网呼和浩特1月12日电 题:内蒙古乡村振兴见闻:村强民富产业兴

  中新网记者 张林虎

  过去10年,从脱贫攻坚到乡村振兴,内蒙古自治区农村牧区面貌发生了翻天覆地的变化;从特色种养殖到“北果南卖”新思路,一幅农村美、农民富、产业兴的乡村振兴画卷在祖国北疆徐徐展开。

  农村美:乡村要振兴

  “新盖的羊圈不仅宽敞,还有接羔保育房,隔着玻璃就能看到每只羊的待产情况,冬天也不怕冻了。”12日,内蒙古乌兰察布市四子王旗忽鸡图乡麻黄洼村村民苏补云说。

  四子王旗位于我国正北方,北与蒙古国接壤,国境线全长104公里,总面积2.55万平方公里,是典型的地广人稀地区。

图为养殖户正在为羊添加草料。 李宁 摄图为养殖户正在为羊添加草料。 李宁 摄

  2022年,作为四子王旗乡村振兴示范村,麻黄洼村使用京蒙协作资金800万,建成了杜蒙肉羊育种联合体标准化繁育小区。

  麻黄洼村党支部书记王俊平向中新网记者介绍,这个小区占地128亩,建设高标准羊舍36座,每座均配套青贮窖、储草棚、接羔保育房、储粪池等基础设施,集中回收羊粪生产有机肥,实现人居与牲畜饲养分开、生产区与生活区分离。

  苏补云一直以养羊为生,随着人畜分离养殖小区的建成,他家的羊都乔迁了“新居”。“统一养殖、防疫、饲草料、回收,这种模式减轻了劳动强度,也增加了收入。”

  如今的麻黄洼村,不仅有产业富民的“气质”,更有景美宜居的“颜值”。

  据了解,2022年四子王旗共落实京蒙协作资金5659.5万元,实施乡村振兴示范村建设项目17个,目前已完成16个。

  忽鸡图乡党委书记张文杰表示,明年要稳步扩大养殖规模,户均养殖基础母羊由30只扩大到60只,户均年纯收入由现在的5万元提高到10万元。“同时辐射带动本村其他农户和周边其他村农户加入养殖序列,增加养殖收入。”张文杰说。

  农业强:产业现代化

  在距离麻黄洼村1000公里之外的通辽市开鲁县义和沙拉村,米学娇正在指挥搬运工往冷藏车上搬运鸡心果。

  “今天这车货是发往广州的。到现在为止,今年的销量已达到50余万斤,我们的鸡心果果香浓郁、口感甜脆,在南方销售得特别好。”米学娇说,因为有了冷库,实现了果品反季销售,效益也特别好。

  米学娇夫妇从事彩钢门窗生意多年,随着家乡林果产业的发展,夫妻俩便有了“北果南卖”的想法。巧的是,村里当时正在争取冷藏库建设项目。

  义和沙拉村党支部书记宫佳军介绍,村里有果树3800亩,其中2000亩正处盛果期。为延长果品上市时间、增加果农收入,村党支部领办的合作社与米学娇夫妇共同出资建设冷藏库。

  2022年秋天,冷藏库投入使用,并高于市场价优先收购本村当季果品,收益按投资比例分成。

  “每斤果能多卖约1元钱,果农每亩地能多收入400多元钱,村集体每年也能增收5万元。”宫佳军说,冷库的建成,让村里80多户果农销路不愁、增收无忧。

  “我家有30多亩林地,栽的全都是鸡心果。外地客商收购价为每斤3.5元,我们村的冷库是每斤4.5元,而且不分等级,全都要。”在果农宫远辉看来,村委会通过发挥党支部的火车头作用和能人的示范带头作用,对果品进行“冷处理”,带来果农与村集体双增收的“热效应”。

资料图。图为鸡心果收购现场。 胡建华 摄资料图。图为鸡心果收购现场。 胡建华 摄

  农民富:生活有奔头

  从精准扶贫户到致富带头人,5年时间,巴彦淖尔市乌拉特前旗永福村农民李锦的生活发生了日新月异的变化。

  李锦原本的生活并不差,后来却因病致贫,2016年被列为精准贫困户。他靠着产业扶贫资金,买了一头成年奶牛开始发展养殖业。

  清扫牛槽、加水喂草、整理圈舍……李锦每天都在牛圈里忙碌着。

  好政策加上勤劳的双手,让李锦牛场的规模迅速扩大,他也摇身一变,从一头牛的小养殖户,变成了家庭牧场主。2019年,李锦的家庭牧场年收入近30万元。

图为米学娇(右)指挥果品出库。 胡建华 摄图为米学娇(右)指挥果品出库。 胡建华 摄

  “脱贫要靠自己,要靠辛苦的劳动,不能有等靠要的思想,否则一辈子也富不起来。”这句话成了李锦的口头禅。

  产业扶贫政策让李锦过上了好日子。他感恩党的扶贫政策,也感谢乡亲们的帮助和支持,自己脱贫后,把学到的养殖知识和积累的经验,向村民们倾囊相授,带动当地村民发展养牛。

  “现在牛场实现了自繁自育,全村有200多户村民跟着我一起发展养殖业,打算将来慢慢把种群扩大,致富增收不是梦。”李锦说。(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

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                                                                                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
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