黄埔情—两岸“同扬文化·喜迎新春”书画联展在北京、台北、高雄举行******

　　中新社北京12月30日电 (记者 李晗雪)由黄埔军校同学会、北京至高美术馆与台湾史记文化出版社、台湾振兴中华民族暨文化经济促进协会共同举办的黄埔情—两岸“同扬文化·喜迎新春”书画联展暨送春联活动30日在北京、台北、高雄同步举行。三地会场均展出来自两岸名家的书画作品，并通过视频连线互动交流。

　　据悉，此次联展中，大陆知名书画家创作了200余幅作品赠予台北、高雄会场；北京会场也展出多幅来自台湾书画家的佳作。活动当天，三地会场总计有近300位嘉宾出席，分别是来自中华海外联谊会、民革中央、海峡两岸关系协会、全国台联、中国和平统一促进会、北京市黄埔军校同学会等单位的嘉宾，两岸及港澳知名书画家，台湾黄埔退役将军、军人和亲属等。

　　开幕式上，全国政协副主席、民革中央主席郑建邦在视频致辞中指出，中华文化是两岸同胞共同书写、共同创造的，数千年来一直滋养着中华民族生生不息。当前，两岸同胞都有高度文化自信，无论任何势力任何人想篡改、歪曲、抹杀中华文化，都无异螳臂挡车。中华文化已深深融进每一位中华儿女的血液里、情怀中，必将在两岸关系和平发展、祖国和平统一的进程中发挥越来越大的作用，也必将为两岸同胞同尊共护。

　　郑建邦指出，本次书画联展活动得到两岸同胞的广泛响应和积极参与，为两岸同胞享受中华文化的丰富魅力，品味文化里的乡音乡味、乡愁乡情提供了平台、创造了条件。希望两岸同胞继续探索包括书画联展、写春联等大家喜闻乐见的形式，加大两岸文化交流合作力度，共同在捍卫、创新、弘扬、传播中华文化的历史进程中作出新的更大贡献。

　　中国国民党前主席洪秀柱、台湾海基会前董事长林中森及部分台湾退役将官分别在台北、高雄会场开幕式上致辞。嘉宾们表示，要共同珍惜和弘扬祖先创造传承下来的中华文化，充分发挥它在民族复兴进程中凝心聚力的作用。

　　开幕式后，三地会场分别对各自展出的书画作品进行导赏。接着，各会场内的嘉宾以“同扬文化·喜迎新春”为主题进行书画创作，写春联写“福”字，祝福同胞、共迎新年。(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