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解读中央纪委全会公报：因时因势，全面从严治党“多路并进”******

　　中新社北京1月11日电 题：解读中央纪委全会公报：因时因势，全面从严治党“多路并进”

　　作者 张素 郭超凯 谢雁冰

　　中国共产党第二十届中央纪律检查委员会第二次全体会议9日至10日在北京举行，全会研究部署2023年纪检监察工作。分析全会通过的公报，多位党建、廉政学者认为，相关工作部署因时因势，将推动全面从严治党“多路并进”。

　　“二十届中央纪委二次全会公报列出八个方面部署，总体来看有两个特点。一是贯彻落实党的二十大精神，将二十大报告的多项战略部署进行细化；二是结合形势，为当前乃至今后一段时期的纪检监察工作划出重点、指明方向。”北京大学公共政策研究中心副主任庄德水对中新社记者说。

　　中共二十大报告首次提出“健全全面从严治党体系”，此次公报强调“坚定不移推动健全全面从严治党体系”。中国社会科学院马克思主义研究院副院长林建华认为，这体现出“我们党成体系推进全面从严治党向纵深发展的坚定决心”。

　　2023年是贯彻中共二十大精神的开局之年。全会在部署今年纪检监察工作时将“围绕落实党的二十大战略部署强化政治监督”放在首位，并要求“围绕党中央因时因势作出的决策部署加强监督检查，确保执行不偏向、不变通、不走样”。

　　“由政治监督统领其他监督，体现了全面从严治党首先要从政治上看。同时，这要求纪检监察机关以更高站位履行监督职责，着力纠正政治偏差，保障党中央大政方针落地见效。”庄德水说。

　　中共中央党校(国家行政学院)教授竹立家说，中共二十大报告指出“党找到了自我革命这一跳出治乱兴衰历史周期率的第二个答案”。面对新的使命任务，中共必须继续坚持自我革命的精神，继续坚持全面从严治党，为此必须推进政治监督具体化、精准化、常态化。

　　学者还注意到，相比以往，此次公报中着重强调巡视。这项全面从严治党的战略性制度安排，本质也是政治监督。

　　从十九届中央巡视高质量完成全覆盖任务，到构建与党的领导体制、国家治理体系相适应的巡视巡察战略格局，近年来的巡视工作稳中求进。围绕中共二十大报告提出“发挥政治巡视利剑作用”的要求，全会明确“修订巡视工作条例”“制定中央巡视工作五年规划”“扎实做好二十届中央第一轮、第二轮巡视”等举措。

　　庄德水表示，这些举措意在进一步显现巡视优势，推动政治监督与其他监督融合贯通，从而为深入推进全面从严治党持续提供支撑。

　　全面从严治党“多路并进”，还反映在公报释出的正风肃纪反腐新动向。

　　中央八项规定已出台十年。全会提出持续深化落实中央八项规定精神、纠治“四风”，明确要“对顶风违纪行为露头就打、从严查处”，要“紧盯反复性顽固性、改头换面、隐蔽隐性问题，加大查处问责力度”。

　　清华大学廉政与治理研究中心副主任宋伟表示，作风建设关乎事业成败，当前“四风”问题隐形变异、花样翻新的情况仍然存在。全会作出的部署“严”字当头、对症下药，有助于加固中央八项规定堤坝，推进作风建设常态化长效化，使党风政风和社会风气持续好转。

　　反腐败斗争是全面从严治党的关键任务。为应对新形势新挑战，全会强调“坚持不敢腐、不能腐、不想腐一体推进”，要求严查重点问题、突出重点领域、紧盯重点对象。公报中，“坚决防止政商勾连、资本向政治领域渗透等破坏政治生态和经济发展环境”“把党的十八大以来不收敛不收手、胆大妄为者作为重中之重”“坚决查处新型腐败和隐性腐败”等表述受到关注。

　　“全会强调要做到不敢腐、不能腐、不想腐同时发力、同向发力、综合发力，反映出党中央对于反腐败斗争的战略思考和系统部署。”宋伟说，未来对重点领域、重点行业、重点人群腐败问题整治查处，将进一步提升反腐败治理成效。

　　庄德水分析说，找准腐败的突出表现、重点领域、易发环节，加强对腐败手段隐形变异、翻新升级等新特征的分析研究，还将更加有力遏制腐败增量，更加有效清除腐败存量，全面巩固发展反腐败斗争压倒性胜利。

　　“新型腐败和隐性腐败的出现更要求我们因应时势、总结规律，进一步加强法规制度建设，织密纪法之网，夯实反腐倡廉基础。”竹立家说，这是全会提出“研究修订党纪处分条例，推进反腐败国家立法”等举措的应有之义。

　　此外，全会着眼纪检监察机关建设，在深入推进纪检监察体制改革、锻造纪检监察干部队伍等方面作出部署，包括“一体深化推进党的纪律检查体制改革、国家监察体制改革、纪检监察机构改革”“对执纪违纪、执法违法现象零容忍”等内容。

　　受访学者表示，随着全面从严治党多路并进、推向纵深，加强纪检监察机关和干部队伍自身建设更为紧迫且必要。全会对此提出更高要求，意在让这些身处全面从严治党第一线的纪检监察人员切实担起重任，开好局起好步。(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

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）