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“我们”的生活记录——古代画像砖与现代摄影作品展开展******
中新网西安1月18日电 (记者 阿琳娜)18日，“‘我们’的生活记录——古代画像砖与现代摄影作品展”开幕式在汉景帝阳陵博物院举行。古代画像砖、现代摄影作品和辅展文物三位一体，相辅相成，有机结合。
本次展览由103件展品组成，首先是来自甘肃省博物馆、酒泉市肃州区博物馆、高台县博物馆的画像砖42件，其中一级文物19件、二级文物8件；其次是现代生活摄影作品36幅；汉景帝阳陵博物院馆藏文物25件(组)作为辅助展品，其中一级文物2件，二级文物6件。
图为展出的文物。 阿琳娜 摄展览内容整体分为三部分：第一单元“孜孜不‘卷’”，通过古今劳作场景的对比，展现了不同时代、不同职业、不同背景下人民共同创造人类文明，彰显劳作历史价值和生命意义；第二单元“又见炊烟”，从食材、庖厨、宴饮三个部分，讲述了生活中最平常笃实的幸福，强调“炊烟”是一道人间最温情的风景，亦是根植于内心最深处中的记忆、维系乡思与乡愁的重要纽带；第三单元“马踏春风”，表现人类不断走向远方、探索未知的过程。强调只有不断前行，用心发现真、欣赏美、感悟善，才能达到人生预设目标、获得生命的意义。
“我们”的生活记录——古代画像砖与现代摄影作品展开展。 阿琳娜 摄展览转换解读视角，立足普通人的生活，展现平实场景，讲述平凡故事。从劳作、宴饮、出行三个日常场景入手，以平直叙事方式，由浅入深，构建一场跨越时空的对话，解读国人平凡朴实而细腻的生活方式、生活态度，以期打造一场观众可以自我回顾、自我审视、自我展望的展览，一个营造场景、讲述生活、寻求共鸣的展览，一项有温情、有温暖、有温度的展览，让千年前社会生活与今天人们的现实生活真正联系起来，唤起人们对美好生活的追求。
“我们”的生活记录——古代画像砖与现代摄影作品展开展。 汉景帝阳陵博物院供图近年来，博物院不断加强汉阳陵文物遗址所承载的“文景之治”“汉文化”等优秀传统文化的创造性转化和创新性发展，积极拓宽展陈思路，充分发挥全媒体传播途径，立足线下实体展，突破完善小微展，强化同兄弟单位和业界同仁的交流合作，积极发挥社会力量筹办展览，致力于一展一收获，一步一脚印，全力做好社会文化服务保障。
“我们”的生活记录——古代画像砖与现代摄影作品展开展。 汉景帝阳陵博物院供图本次展览由汉景帝阳陵博物院联合甘肃省博物馆、酒泉市肃州区博物馆、高台县博物馆共同策划举办，展览展期4个月，期间汉阳陵博物院还将围绕展览，逐步推出相关的虚拟展示、展览及展品解读、社教活动等系列推广宣传活动。(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（）  视觉焦点
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