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来源:天下彩票app下载2024-02-13 17:48

  

非遗年货集市里的中国年味******

  (新春见闻)非遗年货集市里的中国年味

  中新社天津1月14日电 题:非遗年货集市里的中国年味

  作者 王在御 王君妍

  “马上就要到兔年了,我们杨柳青木版年画也准备了新作品‘超级兔’,它的造型很酷,符合新时代年轻人的喜好,但同时也包含了许多中国传统文化元素,例如甲胄和象征吉祥的‘如意’。”杨柳青木版年画玉成号年画坊第七代传承人张宏接受记者采访时表示。

  农历腊月二十三,北方小年。香甜酥脆的十八街麻花,栩栩如生的天津面塑,还有每一个新年的保留曲目杨柳青木版年画等,一同亮相天津市首届西岸非遗文化迎春年货市集,给广大市民带来一场精品非遗文化盛会。

  在兔年春节到来之际,一个集“文化+消费+体验+社交”的非遗文化年货市集,不仅让市民获得新体验,也让更多国际友人沉浸式体验中国传统文化的魅力。

1月14日,农历腊月二十三,北方小年。天津市首届西岸非遗文化迎春年货市集给广大市民带来一场精品非遗文化盛会。图为在年货市集上,来自塞尔维亚的亚历山大·潘蒂(右)体验“画”福字。 中新社发 王在御 摄

  先用沾上墨汁的鬃刷在木板上刷墨,再将洒金纸放上木板......天津足协青训中心塞尔维亚籍教练员约万·卢特基奇体验完年画印刷后说,“这些画都非常精美,我也知道这个娃娃抱着鱼的年画,象征着年年都会富裕。这是近几年最热闹的一次新年,这里充满了中国年味,氛围欢乐且轻松,相信以后也会越来越好。”

  杨柳青木版年画发源于千年古镇杨柳青,继承了宋、元绘画的传统,吸收了明代木刻版画、工艺美术等形式,采用木版套印和手工彩绘相结合的方法,其内容丰富,寓意吉祥,刻工精美,是中国年画艺术的代表。

  在年货集市上,“写福字、走福路、挂福牌、钓福袋、带福还家”等独特的中国春节“福”文化串起整个活动现场,天津曲艺、非遗展演、国粹杂技、汉服巡游快闪等文化表演热闹迎新春。

  约万·卢特基奇和同事亚历山大·潘蒂奇随后还体验了喝面茶、吃糖画、“画”福字、挂福牌、欣赏汉服表演等文化活动。同样来自塞尔维亚的亚历山大·潘蒂说:“1月14日也是我们塞尔维亚的新年,正好是你们的‘小年’,我们的新年更多是与家人聚餐,不像中国新年有这么丰富的大型活动,氛围也没这么浓烈。”

  天津老字号协会会长、桂发祥股份公司董事长李路说:“此次天津非遗年货市集凝聚非遗传统技艺、传统美食、表演艺术等项目,把活态性、情景性、时代性、特色性、亲民性的产品都带到了现场,让游客沉浸式体验到非物质文化遗产的魅力。”

  天津市文化和旅游局二级巡视员马庆余表示,近年来,天津市形成了“国家+市+区”3级非遗名录体系,非遗保护传承工作不断深入、活化实践日趋丰富,非遗保护工作进入了巩固保护成果、增强传承活力的新阶段。(完)

                                                • 天下彩票充值

                                                  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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