杨华珍在传承藏羌织绣技艺。 唐启浩 摄
凭借一根绣花针和一腔热爱,在杨华珍的努力下,藏羌织绣的美逐渐被更多人所熟知。藏羌织绣传承人杨华珍的作品被外交部发言人华春莹推荐点赞;藏族画师拉孟的唐卡《红船精神》被中国民族博物馆收藏;凉山越西的彝族服饰亮相北京时装周秀场……近年来,四川民族手工业蓬勃发展。
文化认同是最深层次的认同,是民族团结之根、民族和睦之魂。近年来,四川认真贯彻文化强国战略,扎实推进文化强省建设,积极支持民族地区文化事业繁荣发展,有形有感有效推动中华优秀传统文化创造性转化和创新性发展,不断夯实铸牢中华民族共同体意识的思想基础。
作为多民族省份,四川民族文化绚丽多彩。在推进民族团结进步示范工程中,四川特别注重以促进各民族广泛交往交流交融为导向,建设弘扬、展示和发展民族文化的载体平台。2022年12月2日至9日,四川省第十六届少数民族传统体育运动会在凉山州西昌市举行,本届民族运动会以“五彩凉山共梦想,竞逐赛场一家亲”为主题,充分展示了四川省少数民族传统体育的特色魅力和竞技水平。
四年一届的四川省少数民族艺术节也一直致力于全方位展示四川民族文化的博大精深和丰富多彩,以艺术为媒介,促进各民族文化互融互通。作为四川省第九届少数民族艺术节的一项重要活动,视觉艺术精品展于2022年9月30日与公众见面,这是一次民族艺术的大聚会、大展示、大交流和大检阅。
四川省第十六届少数民族传统体育运动会现场。 唐启浩 摄“《火塘》展现了彝族人对火塘的崇拜与眷恋,描绘了民族团结奋斗的历史画卷,道出了彝族人在追逐幸福生活的时代欢歌与感恩心声。”在彝族歌剧《火塘》里担任舞蹈演员的陈灵康曾参加过四川省少数民族艺术节。陈灵康认为,艺术节的演出能够促进各民族的交往交流交融,让各民族的文化在这个平台上相互借鉴交流碰撞。
除了保护好、传承好民族文化及艺术,近年来,四川把各民族文化传承发展和创新交融纳入《建设文化强省中长期规划纲要》,推动藏羌彝文化产业走廊建设,打造出一批艺术精品力作,启动推进《中华民族交往交流交融史料汇编·四川卷》编纂工作。四川省博物院正在进行的少数民族文物图谱编纂工作,将更加生动展现拥有多彩民族文化的四川各民族大团结、大发展的时代风貌,有力推动形成全社会保护利用少数民族文物、传承发展中华优秀传统文化的良好局面,进一步增强中华文化认同和文化自信。
“请教专家、查阅文献、联系收藏单位……我们尽可能多地找到少数民族的文化遗存,目前我们已经囊括到了四川地区的10多个少数民族的文物藏品。”四川省博物院典藏部主任彭代群表示,四川省博物院不断借助社会力量,共同推动《中国少数民族文物图谱·四川省卷》的编纂工作。
在四川省博物院副院长谢丹看来,《中国少数民族文物图谱·四川省卷》的出版将真实展示历史上各民族交往交流交融及共同创造的多元一体灿烂辉煌的中华文明。
多年来,四川高度重视民族文化保护与发展,民族传统文化在创造性转化与创新性发展中迸发新活力。未来,四川将坚持以铸牢中华民族共同体意识为主线,大力弘扬中华优秀传统文化,为“中华民族一家亲,同心共筑中国梦”凝聚起强大的精神力量。(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() |