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中国证监会会计部原主任王宗成被开除党籍和公职******

　　中央纪委国家监委网站讯 据中央纪委国家监委驻中国证监会纪检监察组、河北省纪委监委消息：日前，经中央纪委国家监委批准，中央纪委国家监委驻中国证监会纪检监察组、河北省保定市监委对中国证监会会计部原主任王宗成严重违纪违法问题进行了纪律审查和监察调查。

　　经查，王宗成身为党员领导干部，丧失理想信念，对党不忠诚不老实，处心积虑对抗组织审查；无视中央八项规定精神，违规收受礼品、礼金和购物卡，多次接受管理服务对象宴请和出入私人会所，甚至在中央巡视组巡视以及集中整改期间仍顶风违纪；未按规定报告个人有关事项，不按要求报告个人去向，在组织函询时不如实说明问题，对组织给予的教育挽救机会视而不见；违规进行股权投资获取巨额收益，长期借用他人证券账户炒股；腐败行为贯穿职业生涯各个岗位，利用证券发行审核、稽查执法、日常监管等职权为他人谋取巨额利益，非法收受财物，数额特别巨大。

　　王宗成长期在证监会机关和派出机构多个重要岗位工作，目无法纪，贪欲膨胀，大搞期权腐败，安排亲友作“白手套”隐藏“影子股东”身份，以虚假投资理财方式埋设“钱袋子”，是新型腐败和隐性腐败的典型；底线失守、执法犯法，接受他人请托为风险公司提供帮助、泄露消息、出谋划策，掩盖、延迟风险揭示与处置，严重扰乱证券监管秩序，是腐败问题与金融风险交织的典型。王宗成严重违反党的政治纪律、组织纪律、廉洁纪律，构成严重职务违法并涉嫌受贿犯罪，且在党的十八大后不收敛、不收手，甚至在党的十九大后仍不知止，严重损害监管形象，性质严重，影响恶劣，应予严肃处理。依据《中国共产党纪律处分条例》《中华人民共和国监察法》《中华人民共和国公职人员政务处分法》等有关规定，经中国证监会党委研究，决定给予王宗成开除党籍处分；经中央纪委国家监委驻中国证监会纪检监察组研究，决定给予王宗成政务开除处分；收缴其违纪违法所得；经河北省保定市监委研究，决定将王宗成涉嫌犯罪问题移送检察机关依法审查起诉，所涉财物一并移送。

　　王宗成简历

　　王宗成，男，汉族，1965年3月生，安徽肥东人，1998年12月加入中国共产党。1985年7月参加工作，1993年4月进入中国证监会工作。

　　2003年9月至2012年4月，历任中国证监会陕西监管局党委委员、副局长，中国证监会稽查一局副局长，中国证监会稽查总队党委委员、副总队长；

　　2012年4月至2016年7月，历任中国证监会创业板发行监管部巡视员兼副主任、发行监管部巡视员兼副主任；

　　2016年7月至2018年12月，任中国证监会浙江监管局党委书记、局长；

　　2018年12月至2022年5月，任中国证监会会计部主任。

(中央纪委国家监委驻中国证监会纪检监察组、河北省纪委监委)

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）