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来源:大众彩票玩法2024-02-10 17:48

  

外媒关注2023“欢乐春节”活动:共享中国文化盛宴的重要平台******

  中新网1月31日电 (甘甜)《唐诗的回响》春节音乐会在美国纽约唱响,泰国曼谷办起了热闹非凡的庙会……由中国文化和旅游部主办的2023年“欢乐春节”活动,受到各方关注。外媒援引观点称,这一系列活动不仅架起了中外文化沟通交流的桥梁,也日益成为各国共享中国文化盛宴的重要平台。

  

图片来源:文化和旅游部

  “欢乐春节”活动由中国文化和旅游部主办,自2001年起已连续举办22年,覆盖全球100多个国家,越来越多的文化元素融入到“欢乐春节”活动中,越来越多的外国民众加入到庆祝中国春节的人群中。

  2023年“欢乐春节”全球活动形式创新、内容丰富,首次面向全球征集推出“欢乐春节”兔年吉祥物,联动举办“新元贺岁古韵新春”庙会、“年货节”等活动,让全世界民众共享中国春节的喜悦气氛、感受中华优秀传统文化的独特魅力。

  巴基斯坦《每日时报》在《展现中国魅力,谱写巴中友谊新篇章》一文中指出,近来,巴基斯坦和中国展开了诸多文化合作交流,包括“欢乐春节”活动。报道认为,这些合作交流将进一步加强两国联系。

1月14日,2023年“欢乐春节”全球活动启动仪式在河南郑州举行。图为合唱《让世界充满爱》表演现场。程航摄

  巴基斯坦《黎明报》也对巴中两国一系列中国春节庆祝活动进行了报道。该媒体还援引中国驻巴基斯坦大使馆文化参赞兼巴基斯坦中国文化中心主任张和清的话称, “欢乐春节”活动近年来蓬勃发展,正日益成为中国与世界人民共享中国文化和理念的重要平台。

  美国费城新闻网站6abc Action News关注到,《唐诗的回响:iSING! Suzhou和费城交响乐团中国新年音乐会》在美国唱响,来自10个国家的歌唱家们参与演绎。这些音乐体现了中国经典唐诗的悠久历史。

  

1月14日,2023年“欢乐春节”全球活动启动仪式举行,图为豫剧《春满梨园》表演现场。程航摄

  阿联酋通讯社报道称,2023“欢乐春节”大巡游1月14日在迪拜世博城举行。报道援引迪拜世博城政府合作伙伴关系副总裁苏马亚·阿里的话说:“此类庆祝活动加深了我们彼此之间的联系,也鼓励我们寻求加强文化、外交和商业关系的同时,充满希望和乐观地展望未来。”

  土耳其阿纳多卢通讯社报道称,从泰国、塞尔维亚、新西兰到美国,多个标志性建筑物点亮“中国红”;令人眼花缭乱的舞龙、舞狮、兔子主题红灯笼和其他装饰品,也随处可见。报道特别提到,泰国曼谷和普吉岛等多地举办了丰富多彩、特色鲜明的2023年“欢乐春节”庆祝活动。泰国总理巴育也现身庆祝活动,并赞扬了泰中两国的深厚友谊。

  

1月14日,2023年“欢乐春节”全球活动启动仪式暨“欢乐春节 和合共生”音乐会举行,图为太极表演《印象太极》。 程航 摄

  中国春节喜庆的氛围,还传递到了法国首都巴黎。当地举行庆祝活动迎接兔年新春,包括中国传统服饰汉服展示、中国画展、中国音乐会、供孩子们游玩的手工工坊、美食品尝等。

  加拿大卡尔加里也举行了丰富多彩的表演和庆祝活动。加拿大广播公司(CBC)对此报道说,对于很多加拿大人来说,春节是一个了解其他国家和地区文化的绝佳时机。前阿尔伯塔省长诺特利还称,这期间,当地居民都走出门参加活动,他们很高兴能够借机与彼此联系和交流。(完)

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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]
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