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来源：盈彩网投资平台客户端2024-10-03 17:48

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文化观察：浙皖闽赣掀省际文化交流热潮******

　　(新春走基层)文化观察：浙皖闽赣掀省际文化交流热潮

　　中新网衢州1月18日电 (记者张斌)随着疫情防控政策优化，省际密切交流逐渐频繁。1月中旬，浙江省衢州市举办了一场跨越浙江、安徽、江西、福建四省的四省边际城市群文化交流活动，掀起了一场全方位的省际文化交流热潮。

　　“近年来，王希孟的青绿山水《千里江山图》成为文化热点，而两宋之交的衢州画家江参也创作了一幅水墨山水长卷《千里江山图》，同样是传世佳作，收藏在台北故宫博物院。”衢州市文联副主席戴郑娇表示，上承传统、下接时代，这让衢州有了创作《新千里江山图》的策划和构想，一方面可以用艺术的方式表现生态文明发展的科学思想，另一方面也可以推动衢州、黄山两地书画交流，共同将两地的壮丽山水、繁华富庶的社会民情创作成书画长卷，讴歌新时代。

　　日前，衢州黄山《新千里江山图》创作研讨会在安徽省黄山市召开。会上，衢州、黄山两地书画家共同探讨联合创作《新千里江山图》的可行性方案和具体思路。

　　“衢黄两地探讨联合创作《新千里江山图》是一件文化盛事，也是一种非常好的文化交流形式。”黄山市书画家胡慧表示，创作《新千里江山图》要在选材上注重突出衢州、黄山本地特色；在呈现方式上，可采用分主题拼接，也可以是长卷。“新安江是钱塘江北源，衢江是钱塘江南源；我们有黄山，衢州有三衢山、江郎山，两地山水相连，文脉相通，天然具有合作《新千里江山图》基础和优势。”

　　据悉，《新千里江山图》创作研讨会是四省边际城市群文化交流活动的第一站。在江西省景德镇市、上饶市，福建省南平市，相关活动接连举行。

　　“景德镇一直非常注重追求非遗与文旅的广泛融合，深度融合，‘活态’融合。”在江西省景德镇市举行的衢州——景德镇“儒学文化礼遇陶瓷艺术”沙龙交流、签约活动期间，景德镇市陶瓷文化遗产研究保护中心主任周荣林说。

浙江衢州。　许军摄

　　活动期间，两地代表围绕陶瓷产业发展和合作深入交流。两地还签署陶瓷产业发展合作协议，为衢州南孔文化与景德镇陶瓷艺术的合作奠定基石。

　　“中国古典哲学中蕴含着丰富的生态伦理思想、美学思想，对景德镇传统陶瓷艺术产生了巨大的影响力。”大国工匠、中国工艺美术大师曹爱勤表示，衢州是南孔圣地，有着丰富的儒家思想和历史人文资源，将这些与陶瓷设计结合起来，将有着非常广阔的艺术空间可以开拓。

　　此外，在江西上饶，由衢州市委宣传部、上饶市委宣传部主办的乡村振兴、衢饶共享“百名作家进百村”大型主题采风活动吸引来自浙江省衢州市、安徽省黄山市、江西省上饶市、福建省南平市四地作协的100位作家、诗人，走进上饶的100个村现场采风，希望共同展示乡村蝶变面貌，讴歌时代精神。

　　在福建南平，衢州南孔文化则与南平朱子文化深入“对话”。据悉，南平是朱子理学的发源地，被誉为“闽邦邹鲁，道南理窟”。衢州是南孔圣地。两地都在传承和弘扬儒学文化方面留下了浓墨重彩的一笔。1月14日，南孔爷爷、朱子爷爷文化IP联名表情包正式上线，南孔文化、朱子文化学术交流会等活动轮番登场，为两地市民献上了一场南孔文化对话朱子文化的人文盛宴。

　　“在这些可爱的表情包里，南孔爷爷、朱子爷爷不再是高高在上的圣人，而是幽默诙谐、勤劳阳光、开心生活的普通人，这无形中拉近了传统文化与市民的距离。”南孔爷爷IP创始人徐明说，希望能让更多的人了解中国的优秀传统文化。

　　“衢州、南平地缘相接，文脉相连，推动南孔文化、朱子文化创新性发展、创造性转化，还有着非常大的合作空间。”南平市朱子文化办公室常务副主任陈育进说。

　　衢州市委宣传部相关负责人表示，四省边际城市群文化交流活动一方面是为了加强四省边际各地市走访交流，积极探索衢黄南饶四地文化交流合作机制，另一方面是为了推动打造四省边际文化文明桥头堡，做强自身，服务周边。(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]

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