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新时代新征程新伟业丨用新题材唐卡讲好西藏发展故事******

　　新华社拉萨12月22日电题：用新题材唐卡讲好西藏发展故事

　　新华社记者春拉

　　冬日的早晨，西藏自治区日喀则市非物质文化遗产展示中心的画室内，43岁的西落正仔细端详着眼前的画作——画布上，远处白雪覆盖的珠穆朗玛峰与近处的绿水青山相辉映，花果丰饶的山水间，藏羚羊、梅花鹿等嬉戏奔跑，一派生机盎然的高原景象……

　　“我现在画的是‘珠峰起源’，是日喀则大型新题材唐卡创作——‘百匠唐卡·千米画卷’组图的一部分。”西落介绍，这组新题材唐卡作品长848.43米，宽2.5米，力求生动呈现跨越千年的高原变迁，表现西藏人民坚韧不拔、感恩向上、敢为人先的精神风貌。

　　这位西藏勉萨画派非遗传承人，两个月来，和他的学生们埋头于唐卡“珠峰起源”的绘制。他们熟练运用度量、勾线、填色、描金、开眼等手法，在画卷中真实展现藏族人民的生活巨变，展示传承千年的西藏唐卡绘画技艺。

　　西落说，在党的二十大精神指引下，艺术百花齐放、与时俱进，传统唐卡画师和受众将更多得到探索多元表达的珍贵机会与体验，中华多元一体文化的感召力与凝聚力将进一步增强。

　　日喀则市文化局党组书记普次仁说，党的二十大报告指出，坚持以人民为中心的创作导向，推出更多增强人民精神力量的优秀作品。这对文化工作者来说，是极大的激励。这些年，日喀则市以保护传承唐卡文化、发展壮大唐卡产业为目标，创作了一批不失传统色彩、紧扣时代主题，融合观赏性、艺术性、思想性的新时代优秀唐卡作品。

　　“百幅新题材唐卡创作与展览 ”就是一次全新的尝试。普次仁介绍，该创新项目于2019年启动，首批近50幅作品由37名本地老中青三代唐卡画师参与创作，历时两年完成。

　　《川藏公路》《草原新象》《团结抱紧》……一幅幅新题材唐卡展陈于非遗展示中心内，“古老”的唐卡多了现代气息，观众在熟悉的传统艺术中感受到时代的步履、家乡的巨变。

　　其中，《团结抱紧》就是西落的作品。

　　“这幅唐卡中，在盛满五谷，寓意吉祥如意的切玛和青稞酒桌前，身着民族特色服饰的人们围着篝火欢快地跳着锅庄，56个民族亲如一家，大家团结抱紧、生活红火、幸福安康。”西落说。

　　另一幅作品《庄重歌舞》则出自西落的学生普穷之手。画作中，扶老携幼的藏族百姓正与国内外游人一道，沉浸在西藏国家级非物质文化遗产代表性项目“谐钦”歌舞表演中；远处，政府兴建的安居工程错落有致。

　　“我想表达这样的主题：在国家的大好政策下，西藏百姓安居乐业，优秀传统文化得到全面保护、传承与弘扬。”普穷说。

　　记者了解到，目前日喀则市唐卡画师已超过千人，全市唐卡年产值超过2000万元；全市国家级和自治区级非遗代表性名录项目合计达95项、代表性传承人77名。

　　“接下来，我们要以党的二十大精神为引领，更好开展高质量非物质文化遗产传承与创新工作，进一步激发文化创新创造活力，力争通过更多优秀作品讲好中国西藏故事。”普次仁说。

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）