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来源:佰家富app投注2025-01-10 17:48

  

外国友人邂逅浙江渔村 在别样年俗中感知“中国年味”******

  (新春走基层)外国友人邂逅浙江渔村 在别样年俗中感知“中国年味”

  中新网宁波2月2日电(记者 林波)制作麻糍、采挖牡蛎、包宁波汤圆……2月2日,在中国过春节的外国友人走进浙江省宁波市奉化区莼湖街道章胡村,体验海边渔村风情,感知“中国年味”。

  莼湖依山傍海、良田肥沃、物产丰富,也由此形成了独特的饮食文化。这种饮食文化有别于内陆地区,它讲究山珍、海味、田产融为一起,海鲜米豆腐就是其中的代表之一。

外国友人体验牡蛎采挖。 林波 摄外国友人体验牡蛎采挖。 林波 摄

  据悉,海鲜米豆腐是奉化沿海地区一道独特的风味小吃,是春节家家必备的食品,为奉化乃至浙东所少有。

  “非常鲜美。”今年30岁的李源(Nguyen Le)来自越南,是一名在中国学习的博士生,在体验完牡蛎采挖后,她把新鲜采收的牡蛎放进锅中,和米豆腐、肉丝、蛋丝等素材一起烹饪后,一碗热气腾腾的海鲜米豆腐就出锅了。

  在李源看来,中国的年味从舌尖上就可以体验到,“麻糍的软糯、汤圆的香甜、海鲜的鲜美等,各种各样的味道组成了多元化的中国年味。”

  咸齑黄鱼汤、笋干烤肉、贡品奉蚶……在章胡村文化礼堂,望着丰盛的菜肴,来自印度的Taiseer Hussain Nafea感受到了春节满满的仪式感,“春节汇聚了各种各样的美食,不仅人团圆,菜也‘团圆’。”

外国友人体验包汤圆。 林波 摄外国友人体验包汤圆。 林波 摄

  除了舌尖美食外,中国年味无疑也独具文化味。

  “中国春节,家家户户都会挂红灯笼、贴‘福’字和窗花。”今年35岁的宝林(Paulina Kus Ariningsih)来自印尼,在她的记忆中,中国春节是热闹喜庆的,特别是春节期间,马路上也挂起了红灯笼,寓意着新年红红火火、福气满满。

外国友人体验年俗活动现场。 林波 摄外国友人体验年俗活动现场。 林波 摄

  将红色的竖条纸粘贴在灯笼的骨架上,再将光源放入其中……在宝林的手中,一个红色的灯笼雏形显现,“中国文化源远流长,了解中国春节,才能读懂中国文化。”

  “我的爷爷来自中国,我们家还保留着春节发红包的习俗。”来自印尼的婉徽(Karen Chow)今年18岁,她告诉记者,每一年的春节,长辈们都会给孩子发红包,“春节那一天家里人也会聚在一起,团圆是我对春节最初的认知。”

外国友人送春节祝福。 林波 摄外国友人送春节祝福。 林波 摄

  事实上,从最初的穿唐装、吃汤圆、发红包,到现在的捣年糕、舞龙、舞狮,中国春节的年味和习俗正悄然在世界各地扩散、传播,“过春节”开始成为一种时尚和新的生活方式。

  “我们举办这样的活动,希望加强与中外青年学子之间的联系和交流,在渔村的人情味中感受扑面而来的中国年味,感受元宵文化的独特魅力。”奉化团区委副书记袁静接受采访时如是表示。(完)

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                                                            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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