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来源:天下彩票邀请码2024-08-12 17:48

  

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“浙”里台胞“闹元宵”:感受大陆生活人情味******

  中新网宁波2月3日电(记者 林波)“‘双喜临门’打一城市。是重庆?我好像猜出这个灯谜啦!”台属彭小利指着彩灯上的灯谜兴奋地说。这是浙江省宁波市北仑区举办两岸同胞闹元宵活动中的一景。

  宁波与台湾在人缘、文缘、商缘上有着特殊的亲缘关系,两地历史渊源深厚、现实联系紧密,在两岸交流交往中有着特殊优势。

  在台胞台属“登陆”创业创新时,如何传递大陆生活人情味?元宵将至,宁波通过举办台胞台属系列元宵联谊会,让台胞台属享受到“家门口”的温暖与热闹,让他们安心扎根宁波,把宁波当故乡。

在甬台胞制作汤圆。 徐鑫供图在甬台胞制作汤圆。 徐鑫供图

  在宁波市海曙区南门街道万安社区,在甬(宁波简称)台胞、两岸婚姻家庭代表和当地居民身穿汉服相聚一堂,感受中华传统文化之美。

  无灯谜,不元宵。在活动现场,200多条包含中华传统文化、人物、地名、古诗词等知识的谜面,吸引老少积极猜谜,气氛热烈。

  “甬台两地庆祝元宵节都有赏花灯、猜灯谜、逛灯会等传统习俗,现场活动内容丰富多彩,让孩子对传统习俗有所了解,不仅感受到了元宵佳节独特的文化内涵,也是对中华优秀传统文化的弘扬。”在宁波生活了15年的台胞梁宸郡带着9岁的女儿参加了此次活动。

在甬台胞制作花灯。 阚绪献供图在甬台胞制作花灯。 阚绪献供图

  庆元宵,汤圆必不可少。在万安社区居家养老服务站,台胞台属还一起包汤圆、品汤圆。

  在宁波创业的台青涂雅晴第一次在大陆参加元宵活动。她接受采访时表示,除了宁波汤圆外,在活动中她还吃到了地道的台湾咸汤圆,“是家的味道,让人心安。”

  在活动中,涂雅晴体验了汉服、灯谜等传统文化,玩得很开心,“今年准备在海曙启动我人生中首个创业餐厅,希望我的创业也能沾一沾传统佳节的喜气,热热闹闹、蒸蒸日上!”

  与此同时,在宁波市北仑区新碶街道玉兰社区的城市书房内,挂满了带有谜语的彩灯和火红的灯笼,台胞台属们洋溢着灿烂的笑容,体验着各项活动。

在甬台胞投壶现场。 阚绪献供图在甬台胞投壶现场。 阚绪献供图

  在花灯制作区,台青林奕岑正在老师的指导下制作花灯,一剪一贴,一只灵动活泼的兔子花灯便呈现在眼前。

  “这是我第一次尝试制作花灯,感觉很新奇,老师教我们制作的小兔子很可爱,跟兔年刚好呼应。”林奕岑直言,通过这次活动认识了不少朋友,收获了新的友谊,“感觉很热闹,很有过节的氛围。”

  宁波市台胞台属联谊会副会长张汶芳表示,宁波是一座友好的城市,从中可以感受到大陆生活的人情味,“每逢佳节,我们联谊会和当地社区一起,邀请台胞台属参加一些有趣的活动,在生活上也给予关怀,让‘登陆’台胞切实感受到大陆的善意与温暖。”(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]
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