广西钦州：办税缴费“不见面” 纳税服务“不打烊”******

　　当前，“非接触式”“不见面”等办税缴费模式越来越受到广大纳税人缴费人青睐，为了最大限度地方便纳税人缴费人办理业务，国家税务总局钦州市税务局征纳沟通集成服务中心进一步完善多样化、个性化的“非接触式”办税缴费服务渠道，依托12366纳税缴费服务热线、“桂税e点通”征纳互动平台、智税课堂等远程咨询和辅导平台，为纳税人提供便捷高效办税服务。

　　服务热线不断档，精细辅导解疑难

　　“了解到有增值税留抵退税政策后，我就给钦州纳服热线打电话，坐席人员详细解读了政策内容，在线辅导我办理了留抵退税，解决公司资金周转困难的燃眉之急。”广西力顺机械有限公司财务梁先生对热线服务称赞道。

　　图为钦州市税务局征纳沟通集成服务中心。梁小娟/摄

　　为最大限度满足咨询服务需求，征纳沟通集成服务中心及时分流坐席人员，每日盘点坐席人员数量，合理排班调岗，确保热线不断线、服务不打烊。中心全力提供税费政策咨询、软件操作讲解、网上办税流程辅导等纳税咨询服务；积极引导纳税人缴费人采取网上办、掌上办、预约办等方式办税。2022年，共受理咨询服务60213人次。

　　互动平台不下线，远程帮办提质效

　　征纳沟通集成服务中心依托“桂税e点通”征纳互平台在线客服提供远程辅导帮助，实时解读最新政策要点，图文并茂示范操作流程，纾解办税缴费难点堵点。

　　图为坐席人员接听纳税人来电，热线与线上征纳互动平台同步高效运行。梁小娟/摄

　　“您好，我在广西电子税务局申报城镇土地使用税，系统一直提示错误无法申报，可以帮我看一下是什么原因吗？”接到纳税人的咨询求助后，在线客服发起远程协助，详细查看了纳税人的税源信息采集情况，找出问题后耐心辅导纳税人成功申报城镇土地使用税。

　　通过发送截图、视频、远程协助等方式辅助解决问题，有效节约了纳税人缴费人的时间成本。“截图非常直观，帮助我们发现和解决问题，避免了来回跑和在大厅排队等候，‘桂税e点通’真是办税的好平台。”广西钦州松宇置业投资有限公司办税人员邓女士说道。

　　该中心推行“问办协同”服务模式，通过热线+线上“一对一”“点对点”“屏对屏”、前后台远程联办等方式办实事、解难题，目前已实现 “19项坐席远程帮办+N项简易工单转办”，让信息多跑网路，纳税人缴费人少跑马路。2022年，共受理在线咨询2443人次，远程帮办税费业务4000余次，对工单转办限时办结事项100%回访，纳税人100%满意。

　　智税课堂不缺位，云上直播送税惠

　　为帮助纳税人缴费人熟悉掌握税费政策，该中心开发智税课堂“快问快答”“秒懂您所需税法如此简单”系列宣传短视频等各类宣传产品，使政策条文通俗易懂、生动形象。2022年，共精准推送政策12.29万户次 ，先后发布10期“快问快答”，制作宣传小视频15个，浏览量8万多人次。

　　同时，通过开设网络直播课堂，“云端”宣讲组合式税费支持政策、惠企利民举措，在线互动解答企业政策疑难，帮助企业应享尽享税费优惠红利。2022年，中心联合钦州市政协、市科技局、人社局等部门举办了4场云直播，6场留抵退税和1场小规模纳税人优惠政策专场直播辅导，吸引了5500多人次在线观看，现场解答纳税人涉税费问题376个。广西钦州市森瑞林业有限公司办税员表示：“我们通过税务直播间了解到针对小微企业的税费优惠政策，及时享受了政策红利，对小微企业帮助太大了！”

　　下一步，钦州市税务局征纳沟通集成服务中心将持续拓展“非接触式”式办税服务项目的内涵和外延，不断提升纳税人缴费人体验感和满意度，以税收现代化服务好中国式现代化。（朱丽燕）

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