图为呼和浩特网红书店琳琅满目的书籍。 李爱平 摄
当天,诸多市民还在这里参观到了诸多不同年代的唐三彩、景德镇名瓷,领略到了大型皮艺作品《黄河向西流》的魅力。
“龙舞迎佳节,‘非遗’闹元宵。”贾宏伟表示,接下来,莫尼山小镇还将陆续上演‘非遗’醒狮采青、川剧变脸、威风锣鼓、社火、河口老龙等‘非遗’活态传承展示展演项目,给大家带来不一样的‘非遗’中国文化盛宴。
年味里的文化气息,并不止于此。
在呼和浩特知名“网红书店”--青城阅立方书店内,当天前来阅读、购书的市民络绎不绝。
在偌大的书店内,一些家长带着孩子来“充电”,经典名著、当下畅销书以及人文历史书籍,均吸引着市民驻足翻阅。
书店内设有不少桌椅,市民逛累时,可手捧一书尽情阅读。市民王颖说,“大家互不打扰,气氛颇为融洽,这是市民愿意逛书店的原因之一。”
兔年春节期间,当地市民逛书店也成为一件时尚之事。
该书店工作人员表示,众多市民走出家门逛书店,不仅能增加“文化含量”,还是精神上的一次补钙机会。(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] 阅读剩余全文() |