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阳康后要警惕老人易摔倒 分清情况、区别处理******
央视网消息：老年人由于肌力减弱，行走时步态协调稳定性下降，日常生活当中很容易发生跌倒。春节期间，一些老人还在新冠病毒感染康复期，身体相对虚弱，另外可能情绪比较兴奋，更应该注意避免跌倒的发生。
发现老人跌倒后不要急于扶起，要分清情况、区别处理。也不要轻易搬动、摇晃或试图唤醒跌倒者，避免加重损伤。如果老人跌倒后意识不清，要立即拨打急救电话，并做适当的紧急处理。先把老人平移到安全的环境中，若出现呼吸、心跳停止，立即实施心肺复苏；若有明显外伤出血，应立即压迫止血、包扎伤口；若老人头部受伤并有耳鼻出血，可疑有颅底骨折，此时要安静平卧，保持呼吸道通畅。
如果老人跌倒后意识清楚，家人应安慰老人，仔细询问老人受伤时的具体经过及现在的不适，观察受伤部位、有无出血，查看老人的躯干和四肢，初步判断有无骨折。
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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