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贝壳“社区互助小蓝箱”为社区邻里提供应急用药服务******
2022年12月17日，在北京海淀区委的号召下，贝壳联合线下门店积极响应，率先在海淀区220家门店中设立共享药箱，通过经纪人发动社区居民将富余药品放入门店共享药箱之中，供急需药品的市民使用，满足市民应急用药需求。
2023年1月12日，贝壳在全国门店倡议启动“社区互助小蓝箱”又名邻里互助小蓝箱，将这一暖心善举从北京扩展至全国。
6000小药箱急送全国 为社区药品互助提供助力
贝壳发出倡议后，该项目也获得了中国志愿服务基金会的指导和支持。截至目前，全国15个城市6000余新经纪品牌门店、新青年公寓、家装家居体验馆纷纷积极响应。经纪人通过业主群消息扩散、门店张贴海报等方式，鼓励社区居民将家中富余的药品放至门店共享药箱中，供急需用药的居民免费领取。除了搭建起线下药品互助平台，贝壳也建立了完善的互助机制，门店会以在线文档形式记录药品捐助及领取情况，实现药品存取情况可溯源、同社区药品信息可联动等，努力保障信息实时更新、需求及时满足。
经纪人志愿者整理社区小蓝箱为了使小蓝箱服务到更多的人，在各方的支持下，贝壳已率先筹集到第一批共计30余万元的药箱、药品等物资支援各地。全国经纪人和上百个经纪品牌、公寓、家装家居体验馆也纷纷贡献自己的力量，参与到“社区互助小蓝箱”项目中，为居民用药提供力所能及的支持。
自2020年以来，无数贝壳经纪人化身物资运输员、核酸检测员等角色，冲在防疫最前线，为社区筑起一道安全的防线，如今，随着防疫政策的调整，他们又以“药品联络员”的新身份，为有需要的居民传递药品，也传递着一份邻里之间的温暖。
邻里温情互助 居民纷纷点赞
贝壳“社区互助小蓝箱”解决了不少居民的燃眉之急。
社区居民向药箱捐赠药品2022年12月，因家中孩子发烧，家住北京上地东里社区的王阿姨急需退烧药。在路过北京链家上地环岛一店时，王阿姨看到店内关于共享药箱的说明，她抱着试一试的心理走进门店，向门店商圈经理昝志军询问是否还有退烧药。昝志军从药箱中拿出两颗泰诺和一些藿香正气水送给了王阿姨。“这个活动真的太有用了，帮了家里的大忙！真的感谢你们，也万分感谢捐助药品的邻居们。”拿到药品的王阿姨，激动得连连称谢。
除了让更多居民知晓“小药箱”活动，参与药品互助，贝壳的工作人员积极参与到买药、送药的活动中来，为居民排忧解难。“非常感谢这些工作人员，不仅把药品送到家里，还会经常打电话问候我们这些老人，这些天多亏了他们。”一位老人在采访中表示。从12月至今，北京链家双榆树大区党支部书记乐倩向社区居民送出布洛芬30余盒、连花清瘟100余盒以及各类药品共计300余盒，直接服务社区居民500余人。
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（）  视觉焦点
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