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“粉丝接机”乱象是狂热饭圈文化的一部分******

　　■ 视点

　　近日，艺人余景天在上海虹桥机场出现，大量粉丝聚集接机造成拥堵，严重影响其他正常出行旅客。为了避免拥堵，维持秩序的警察催促余景天尽快离开现场，却引起粉丝不满，对警察大喊“别推他”。

　　1月11日，余景天发微博向警察、机场工作人员和旅客致歉，表示认识到了问题严重性。他还声称，团队已与辖区执法人员进行了沟通，调整了更加稳妥安全的出行方式。

　　“粉丝接机”乱象由来已久，其导致的航班延误、粉丝机闹的事件也时有发生。如果艺人只在事情发生之后道歉、反思，既不能挽回乱象造成的危害，也难以阻止下一次接机乱象的发生。一些粉丝从此类接机中找到刺激，甚至还会效仿。

　　此前，民航局曾多次强调，强化对粉丝接送机、跟机情况的引导管理。将对粉丝追星过程中出现的违法违规行为保持严打态势，被公安机关处罚的违法人员将视情被列入严重失信人名单，限制其乘坐民用航空器。

　　无论从哪个维度而言，“粉丝接机”都不值得提倡，其不仅超出了合理接机的范围，还可能扰乱公共秩序。

　　“粉丝接机”看似是粉丝团体的自发行为，其背后却很可能存在艺人团队的诱导。比如，不少艺人工作室会在社交平台分享艺人行程，或者在一定范围内“内部”分享艺人行程，粉丝便能依据行程在机场守候。只要行程“分享”出去了，哪怕一开始只是少数人知道，就可能一传十十传百，造成粉丝聚集的场面。

　　说到底，“粉丝接机”乱象仍然是狂热饭圈文化的一部分。从根本上看，遏制“粉丝接机”乱象，有赖于娱乐圈生态的进一步优化治理。艺人及其团队有必要让粉丝树立一个观念：聚众接机不但不是对艺人好，反而会害了艺人，损害艺人公共形象。

　　因而，粉丝追星必须注意尺度，恪守法律和公序良俗边界，不对他人权益造成侵犯。

　　□南木（媒体人）

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）