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快3app- (2023已更新(网易/百科)

来源:快3app2023-05-13 17:48

  

青海年·醉海东:百龙千狮闹新春,河湟传统社火集中展演******

  中新网青海海东2月2日电 (记者 张添福)2月2日,农历正月十二,青海省海东市举行“百龙千狮闹新春”暨河湟传统社火集中展演。

  威风锣鼓、灯官赐福、舞龙、舞狮、高跷、亭子、秧歌、安召舞、丑角“瓜娃子”……当日,记者在现场看到,青海省海东市六县区选送的社火,尽显当地传统社火的家底和精髓。

图为舞狮。 张添福 摄图为舞狮。 张添福 摄

  河湟文化是黄河文化的重要组成部分,其内涵具有地域文化的独特性、历史文化的厚重性、民族文化的融合性、民间文化的多元性、生态文化的立体性。黄河及其支流湟水河流经海东市,该市是河湟文化的发祥地、核心区和承载区。

图为抬轿表演。 张添福 摄图为抬轿表演。 张添福 摄

  “举办‘百龙千狮闹新春’暨河湟传统社火集中展演活动,旨在以社火这一氛围浓厚、特色鲜明,且在河湟谷地独具影响力的春节传统喜庆活动,充分展现独特的河湟历史记忆和文化魅力。”海东市副市长王青沛说。

图为传统社火中的丑角。 张添福 摄图为传统社火中的丑角。 张添福 摄

  本次展演,该市六县区选送的百龙、千狮表演,自是主角。按当地传统,春节期间舞龙、舞狮,以求得风调雨顺、五谷丰登。

图为传统社火中的丑角。 张添福 摄图为传统社火中的丑角。 张添福 摄

  来自海东市乐都区高约一层楼的高跷和亭子(也称高台、铁芯子)表演,堪称“高空艺术奇葩”,令人叫绝,其尽显河湟传统社火的高空技艺之最、传统艺术之美。

图为传统社火表演。 张添福 摄图为传统社火表演。 张添福 摄

  所谓亭子,其下有台板支撑,台板上是特制的两三米高的细长木杆或铁杆,将装扮传统戏剧人物的孩童,绑在以刺绣、剪纸等伪饰的高台上,形成高、悬、妙、奇特点,来讲述传统戏剧故事。

  其中,来自青海省海东市乐都区高庙镇老鸦社火总队的亭子,因刺绣、剪纸等艳丽、精致而著称。

图为传统社火中的高跷。 张添福 摄图为传统社火中的高跷。 张添福 摄

  “我们每架亭子中,演员都是三四岁的小孩。将他们绑在亭子上,扮上相应角色,演绎传统历史典故、展现传统人物。”老鸦社火总队亭子组的负责人余长元说。

图为传统社火中的亭子。 张添福 摄图为传统社火中的亭子。 张添福 摄

  来自当地的吴睿涵今年4岁,第一次参加亭子表演。吴睿涵的母亲在亭子下面尽心呵护,“过年了,我们也想让孩子体验一下这项传统文化项目。”

  据悉,本次展演系“青海年·醉海东”系列活动的组成部分。王青沛表示,当地春节期间举办的“青海年·醉海东”系列活动,将进一步增强河湟文化生命力、传播力、影响力,让新时代河湟文化焕发新机。(完)

                                                                                  • 快3app

                                                                                    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(

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