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乐发lv娱乐|互动百科

来源:乐发lv下载app2024-09-18 17:48

  

杭州大运河畔开通一新隧道 系浙江省首条双层隧道******

  中新网杭州1月17日电 (王题题 鲍圣慧)1月17日,位于浙江杭州大运河畔的双层隧道——丽水北路(石祥路-谢村路)正式开通,系浙江省首条双层隧道。

  据悉,丽水北路(石祥路-谢村路)隧道位于杭州拱墅区运河新城单元,南起石祥路,北至谢村路,全长约1085米,双向6车道,为杭州城市次干路。

  其中,隧道一层为双向2车道,主要用来和运河湾区块内的地下空间连通,服务运河湾区域,为机动车的进出提供便利,尽可能实现“人车分流”,最大程度降低对周边地块景观的影响,提升运河湾整体品质;隧道二层则为双向4车道,承担杭州城市隧道功能。

丽水北路(石祥路-谢村路)隧道的地下二层隧道内 杭州市商旅运河集团 供图丽水北路(石祥路-谢村路)隧道的地下二层隧道内 杭州市商旅运河集团 供图

  不同于单层隧道项目的工程建设,丽水北路(石祥路-谢村路)隧道项目的承建方,运河建设管理公司工程二部负责人施军伟告诉记者,该双层隧道在工程建设上存在诸多挑战。比如该隧道工程需下穿京杭大运河管家漾段,因此在施工过程中需对管家漾河道进行临时改迁,保证过往运输船只顺畅。又如该隧道工程需下穿上塘高架桥,因此需对上塘高架桥进行多方面保护措施,保证桥体稳定和桥上行车安全。得益于相关部门的指导支持,顺利完成施工任务。

  记者了解到,虽然丽水北路(石祥路-谢村路)隧道都已建设完成,但鉴于主要用途不同,当天开通的是该隧道的地下二层隧道,限速50公里/小时。

中间两个洞口是地下二层隧道出入口,两侧是地下一层隧道出入口 杭州市商旅运河集团 供图中间两个洞口是地下二层隧道出入口,两侧是地下一层隧道出入口 杭州市商旅运河集团 供图

  至于该隧道的地下一层隧道何时启用?施军伟表示,目前,该隧道两侧很多地块都还在开发建设中。而地下一层隧道主要服务于规划中的运河湾综合体,将用来连通周边地块的地下空间,计划在运河湾综合体建成后作为配套工程同步启用。

  “今后随着居民、商业入驻运河湾综合体,该双层隧道的利用率也会进一步提高。以后大家开车过来,可以通过地下一层隧道直达运河湾综合体。”施军伟兴奋地说。

  同时,他也相信,丽水北路双层隧道全部开通后,将成为运河新城区块内贯通南北的核心道路,将打通管家漾南北两侧的道路,将为南北向车辆通行增加新路线,也将为大运河滨水空间项目的开发建设提供交通方面的更好支持。(完)

                                                  • 乐发lv娱乐

                                                    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]
                                                    阅读剩余全文(

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