元气淋漓 “中国历代绘画大系”泰和特展盛大开幕******

江西省委宣传部副部长黎隆武同志宣布“中国历代绘画大系”泰和特展开幕（王祺 摄）

　　大江网/大江新闻客户端讯 全媒体记者王琴红报道：丹青穿越时空，一展阅尽千年。1月9日，作为江西省新年伊始的重大文化盛宴之一，“盛世修典‘中国历代绘画大系’泰和特展”(以下简称“大系”泰和特展)震撼开幕。启动仪式上，浙江大学向泰和赠送了《中国历代绘画大系》图书丛书。数百件先秦汉唐、宋、元、明、清历代绘画精品的出版打样稿在“泰和文苑”集体亮相，为观众奉上了一场穿越时空的文化之旅。

浙江大学党委常委、宣传部长叶桂方向县委书记孙英剑赠送《中国历代绘画大系》图书丛书（王祺 摄）

　　展况

　　七大板块，汇聚绘画珍品300余件

　　“中国历代绘画大系”是一项规模浩大、纵贯历史、横跨中外的国家级重大文化工程，共编纂出版60卷226册，收录海内外263家文博机构的中国绘画藏品12405件(套)，涵盖了绝大部分传世国宝级绘画珍品，是迄今为止同类出版物中藏品收录最全、图像记录最真、印制质量最精、出版规模最大的中国绘画图像文献集成。为了让社会各界人士深入了解该项目，自2021年4月至今，先后在重庆、浙江等地举办了多次各具特色的阶段性成果展，并在2022年9月底登上国博舞台。

　　此次泰和特展展览面积1300多平方米，分“前言”“汉唐气象”“宋韵无尽”“元气淋漓”“明丽煊耀”“清流回荡”“结语”七大板块，展出绘画珍品300余件，利用图像、文字、视频、装置艺术、新媒体科技等多元化展示手法，全面呈现“中国历代绘画大系”所反映的中国古代绘画的宏富成就，其中甄选了各朝代江西本土优秀画作高清打样稿重磅展陈，如宋代董源、明末清初八大山人、清代江西画派等“国宝级”作品，彰显中国古代绘画中江西本土绘画的灿烂历史。

观众近距离沉浸式感受千年丹青的魅力（王褀 摄）

　　展源

　　深厚的历史渊源，让“大系”在泰和“落地”

　　“中国历代绘画大系”成果展为何能“落地”泰和？据介绍，泰和县与浙江大学有着悠久的历史渊源和深厚的感情。1938年，为保存文脉，浙大师生举校西迁到泰和办学，并呈现了大家云集、实力日增的良好局面。其间，泰和为浙大提供了一方安定祥和的办学之地，使浙大师生得以“安心读书”；浙大给泰和撒播了科学知识和求是精神，对泰和教育的发展和人才的培养起到了巨大的推动作用，浙大的求是思想、校歌、校训也在泰和孕育成熟。虽只有短短八个月时间，却在浙大史册上、也在泰和史册上写下了光辉的一页，浙大与泰和因此结下深厚情缘。

　　近年来，泰和与浙大校地互访不断、交流频繁、对接密切。2020年，泰和县与浙江大学签订了《全面战略合作协议》，开创了校地合作崭新局面。2021年，泰和县与浙江大学签订了《共建乌鸡产业研究中心协议》，全面借力浙大科研力量，助推乌鸡产业发展。

不少观众全家组团来打卡（王祺 摄）

　　观展

　　一场穿越千年的艺术之约，让观众“大开眼界”

　　走进“大系”泰和特展，就仿佛走入了一条千年的中华文明隧道。

　　特展首日，虽然外面下着雨，但依然有很多市民前来观展。有的凑近画作细细观察、有的围在画作下听其中的故事，更有甚者凝视画作许久，犹如置身画中。“大开眼界”“家门口一定要看的展览”“一场穿越时空的震撼之旅”，现场观众的褒奖不绝于耳。

　　记者注意到，每个亲临展览现场的人，第一反应都是震撼。“全是中外文博机构藏品，这个太难得了，肯定要来开开眼界。”肖女士说，前几天在网上刷到了开展的消息，于是今天就早早地来等候。

　　“在家门口就能看到这样的展览，让我很惊讶，也很自豪。希望此展能够长时间，或者长久留在泰和，让更多的人能够赴一场跨越时空的艺术之约。”一位当地观众有感而发。

　　展望

　　高标准建设文化艺术中心

　　丹青不老，回响千年。这次“中国历代绘画大系”国家级文化瑰宝展陈泰和，成了泰和最富魅力、最吸引人、最具辨识度的“精神高地”。

　　据悉，泰和县将以特展为开端，高标准建设县文化艺术中心，总投资2.38亿元，建筑面积3.2万平方米。作为文化新地标，泰和将积极引入省内外高校、党校、干部学院等设置中华优秀传统文化教学基地，全力打造新型艺术空间，加快建设泰和文化高地，为泰和经济社会高质量发展提供强劲文化支撑和文化动力。

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