最高法发布环境公益诉讼专题指导性案例******

  光明日报北京1月11日电（记者靳昊）最高人民法院11日对外发布环境公益诉讼专题指导性案例，旨在进一步指导全国法院依法公正高效审理环境公益诉讼案件，加大生态环境司法保护力度，为美丽中国建设保驾护航。

  据了解，2013年1月1日起，修正后的民事诉讼法正式施行，该法首次从法律层面确立了环境公益诉讼制度。10年来，环境司法体制机制改革持续推进，全国法院共设立环境资源审判专门机构（组织）2426个，我国成为全球唯一建成覆盖全国各层级法院环境资源审判体系的国家。全国法院探索创新补植复绿、增殖放流、技改抵扣、认购碳汇等裁判执行方式，共审结环境公益诉讼案件、生态环境损害赔偿诉讼和司法确认案件1.6万余件。

  据介绍，本次发布的指导性案例共10件，涉及走私洋垃圾、毁损自然遗迹、偷排船舶污水、非法采矿、破坏公益林地等不同环境污染、生态破坏行为类型，涵盖数人侵权、生态环境损害后果认定、修复责任承担和验收标准、技改抵扣、应急处置措施和费用承担等实体规则，以及诉前磋商、司法确认、先予执行等程序规则，有助于丰富完善环境公益诉讼法律适用。

《光明日报》（ 2023年01月12日 04版）

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