刘奕或早已淡出足协核心层
其实早在前几天的中国足协执委会上,就已经初露端倪。
会上除了探讨中国足协2022年工作情况及2023年工作计划、职业联赛2022年工作情况及2023年工作计划之外,还决定免去中国足球协会原秘书长刘奕的职务。
中新网记者了解到,早在2022年年中,刘奕就已经基本淡出中国足协的主要工作。
刘奕初入足协在2019年8月,当选第十一届执委会成员,而后进一步当选中国足协秘书长。
刘奕(中)。中新网记者 卞立群 摄2019年10月,当时上任不久的刘奕曾出席中国足协召开的新闻发布会,宣布职业联盟筹备工作等事宜。
他曾表示:“职业联盟的筹备工作今年(2019年)推进速度很快,职业联盟将于年底前完成挂牌,下赛季中超将由职业联盟完全自治,中国足协拥有中超产权和监督权,不参与日常管理,只监管重大事项,对重大事项拥有一票否定权。”
但此后职业联盟并未在2019年年底完成挂牌,直到今日也只是以中足联筹备组的方式存在。
资料图:中超联赛。中新社记者 骆云飞 摄2020赛季中超联赛受疫情冲击,采用封闭赛会制进行,在赛季结束后,刘奕曾用四个词总结赛季——“责任担当,科学管理,唤燃亿心,继往开来。”
不过在之后的2021赛季,刘奕开始逐渐淡出公众视野。
值得一提的是,据公开资料显示,刘奕还在早年间运作过孙继海转会曼城,运作英国名帅威尔金森执教上海申花等。曾在专访中大谈自己在体育经纪人行业的蓝图构想。
刘奕(右二)。图片来源:IC photo陈永亮曾被卷入上一次反赌扫黑
相比长时间在“幕后工作”的刘奕,在前台的陈永亮更被球迷熟知。
出任过国家队管理部部长、中超联赛部部长、中超公司董事等职务的他,经常出现在公开场合。
而在中国足坛上一次反赌扫黑风暴中,陈永亮的身影也曾出现过。
据公开报道,陈永亮曾与主管裁判工作的李冬生有过紧密联系。
“2005年2月至2008年3月,两人先后六次以虚开发票的方式从裁判人员培训地方承办单位的代收款项中套取公款46300元,李冬生实际分得23300元。2007年2月至2009年5月,两人利用中国足协技术部组织裁判人员培训等职务便利,先后十次以收取光盘费、资料费等名义,向每位学员收取培训费100元,后陈永亮通过各种名目将部分培训款项在足管中心或地方承办单位的财务账目中核销,共得71500元,李冬生实际分得36900元。”
2012年,李冬生因受贿罪、贪污罪,数罪并罚,被判处有期徒刑9年,成为当时足坛反赌扫黑风暴中入狱的足协官员之一。
陈永亮。图片来源:IC photo期待成中国足球走出低谷契机
十年过后,中国足坛再次来到风口浪尖。在刘奕和陈永亮之前,中国男足前主帅李铁涉嫌严重违法,接受中央纪委国家监委驻国家体育总局纪检监察组和湖北省监委监察调查。
而广东省运会男子足球乙A(U15)组决赛也在去年夏天发生假球事件。最终,广东省体育局党组书记、局长王禹平等16名干部被严肃问责,中国足协对广州市足协主席谢志光、恒大足球学校校长王亚军等6人做出行业处罚。
这些都让目前低谷中的中国足球,形象一跌再跌。
资料图:卡塔尔世界杯预选赛中,国足客场1:3越南,彻底无缘卡塔尔世界杯。 图片来源:视觉中国在19日晚,中国足球协会党委第一时间召开扩大会议,体育总局副局长、中国足球协会党委书记杜兆才,中国足球协会主席陈戌源和协会副主席、驻会执委等与会人员逐一表态发言。
大家一致表示,纪检监察机关决定对刘奕、陈永亮进行调查,充分体现了坚决贯彻落实党中央决策部署,推进足球领域反腐败斗争的坚强决心和坚定意志;充分体现了足球领域反腐败无禁区、全覆盖、零容忍的鲜明态度。中国足球协会坚决拥护、坚决支持纪检监察机关对刘奕、陈永亮进行调查。
期待在 “挖起萝卜带出泥”之后,中国足球的发展环境能够进一步变清朗,让违法违纪行为无处藏身。也希望这一次,能够成为中国足球走出低谷的契机。(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) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |