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(新春走基层)非遗“兔纸”迎新春 剪出浓浓“年味”******

  中新网银川1月18日电 题:非遗“兔纸”迎新春剪出浓浓“年味”

  中新网记者 于晶

  奔跑的兔子,搭配上牡丹和梅花,寓意喜上眉梢、“兔”飞猛进。这幅圆形剪纸作品,在兔年新春来临之际,祝福家家户户团团圆圆。

  新年临近,国家级非物质文化遗产代表性传承人伏兆娥创作了一系列兔年窗花作品,让浓浓年味跃然纸上。1月18日,记者走进伏兆娥的工作室,感受传统剪纸技艺的独特魅力。

  剪纸是我国的一项传统民间艺术,人们在春节期间剪纸、贴窗花,以此寄托辞旧迎新、接福纳祥的愿望。

伏兆娥创作的《钱兔似锦》剪纸文创表情包。 受访者供图伏兆娥创作的《钱兔似锦》剪纸文创表情包。 受访者供图

  每年春节,伏兆娥都要创作一批新年剪纸作品。一手拿红纸,一手握剪刀,红纸翻飞中,剪刀开合间,栩栩如生的生肖兔便从红纸上“跳”了出来。她的作品有活灵活现的玉兔送福、活泼可爱的兔年如意、吉祥如意的平安双兔,配以礼花、祥云、铜钱等吉祥符号,表达了对美好生活的无限向往。

  伏兆娥告诉记者,剪纸元素要来源于生活,剪纸作品要回归于生活。在春节前夕设计几幅生肖主题的剪纸,对她来说不仅仅是一种过年的仪式,更是她几十年来对春节传统习俗的情感寄托和文化坚守。“过年剪纸,不仅仅是形式,更是一种文化,是中国人红红火火过年的象征,有了这个,才算是有年味。”

  剪纸透出的“年味”是艺术的,更是情感的。在伏兆娥的记忆里,小时候过年的时候,一家人聚在一起贴窗花、福字、对联、门神等等,其乐融融,年味儿十足。过去贴的窗花好多都是剪纸做的,再加上剪纸用的纸,也是红色的,代表着我们大家的生活红红火火,我们的文化习俗也这样一直传承下去。

  伏兆娥感慨道,随着时代的进步,市面上销售的剪纸窗花,都变成了机器印制,也更加精致,传统民间艺术似乎正逐渐淡出人们的视线。但每逢过年,她仍旧会拿起剪刀和红纸进行创作,在她看来,无论时代如何变迁,民间传统手艺中蕴藏的浓浓年味是无法被替代的。

  谈起自己的作品,伏兆娥激情澎湃,每一幅作品,她都能讲出一段故事。以往的剪纸作品多是窗花为主,今年她持续创新,将剪纸元素与表情包结合在一起,创作出《钱兔似锦》剪纸文创表情包,打造国风回归新概念,同时还创作了专属运势生肖牌、冰箱贴等文创作品,把传统和时尚元素融合到一起,就是希望有更多的年轻人喜欢剪纸、热爱剪纸,让剪纸艺术在年轻人眼中活起来。

伏兆娥创作兔年剪纸。 受访者供图伏兆娥创作兔年剪纸。 受访者供图

  “剪纸对于我来说是一种快乐,它给我的生活带来了许多改变。”伏兆娥表示,每当自己的作品被别人喜欢时,她的内心便会感到无比的满足和快乐。正是这份来自大家对于剪纸艺术的喜爱,给了伏兆娥将剪纸艺术发展并传承下去的巨大动力。

  根植于生活的剪纸技艺,凭着一把剪刀、一张纸片,让十二生肖栩栩如生,花鸟虫草造型别致,散发出传统手工技艺的特有魅力,成为人们心中不可或缺的“味道”。(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

 

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