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来源:彩合网必赚方案2024-08-06 17:48

  

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人文纪录片《韩美林》开机启拍******

  中新网北京2月4日电 中央广播电视总台社教节目中心创作的六集人文纪录片《韩美林》2月3日在京宣布开机。

  据介绍,六集纪录片《韩美林》将从书画、陶瓷、雕塑、设计以及“天书”艺术、教育和文化传播等角度,展现一位“根在中华民族、眼睛看着世界、脚步向着未来”的艺术家,如何扎根中华文明沃土,坚守以人民为中心的创作理念,用溯源传统、与时俱进的艺术语言,谱写生命的铿锵旋律,讴歌生生不息的中华文明。节目将运用创新视角,引入新技术和新手段,透过多姿多彩的“美林风”艺术作品,为受众呈现海纳百川、兼容并蓄的中国美学精神,彰显社会主义先进文化的蓬勃活力。

  韩美林在致辞中表示,栋梁不分职务大小,只要在岗位上敬业、职守,就是国家栋梁。螺丝钉精神说的就是“栋梁”。在共和国走向世界之巅的同时,为伟大的祖国添砖添瓦,成为一颗国家的螺丝钉,是一种荣幸。引领中华文化走向世界,是我们的“天职”。只有一门心思低头拉车,做好自己,才能给中华文化添砖添瓦。感谢中央广播电视总台拍摄纪录片,记录下自己的创作以及创作过程、生命轨迹和奋斗历程,为后人留下财富和经验。

  中国美术家协会副主席徐里在致辞中表示,韩美林先生是一位有趣的、有童心的、有爱心的艺术大家,也是一位人民的艺术家。他塑造了一系列可信、可爱、可敬的中国经典艺术形象,创作了一批彰显中国精神、中国风范和时代风格的艺术作品。他的艺术品格和艺术精神,不断激励广大文艺工作者增强文化自觉,坚定文化自信,展示中国文艺新气象,努力铸就中华文化新辉煌。中央广播电视总台以影像的方式,综合呈现、研究韩美林先生的艺术人生,本身也将起到引领和艺术示范的功用。(完)

                                                                                                                                              提速近10倍!基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

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                                                                                                                                                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(

                                                                                                                                              相关阅读

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