市民、游客在“锺书茶饮”区小憩。 东林文旅供图
听戏、看剧、读书、观展、游园……今年春节期间,无锡各大文化场馆推出丰富多彩的公共文化艺术大餐,吸引了众多市民、游客置身这座江南名城中,度过一个“文艺范”十足的新年。
“钱锺书故居对于无锡人来说并不陌生,很多人读完《围城》,就会来这里看看,但今年这里有新变化。”春节期间,无锡市民徐女士带着女儿来钱锺书故居“打卡”后,欣喜“不枉此行”。
徐女士口中的新变化,是钱锺书故居在新春佳节之际,对外开放了“锺书客厅”。
春节期间,来钱锺书故居“听书”也是不错的选择。 东林文旅供图钱锺书故居前两进系钱锺书祖父钱福烔建成于1923年,后两进由钱锺书叔父钱基厚(孙卿)续建于1924年。此前,故居前两进常年对外开放,后两进由于种种原因未得到充分利用。
今年1月4日,历经3个月“百宅百院”活化利用打造的钱锺书故居后两进,即“锺书客厅”正式对外开放。“锺书客厅”通过展陈提升、空间优化、科技赋能等多种方式,在新春期间推出“来锺书客厅过大年”主题活动,邀市民、游客跟随钱锺书先生的爱猫“花花儿”的脚印,沉浸式体验“锺书先生的故事”。
“今年过年来‘打卡’的人较多。我们做了一个统计,春节假期期间,故居的人流量大概是去年同期的两倍多。”无锡市东林书院和名人故居管理中心主任荣骏炎告诉中新网记者,“锺书客厅”开放后,不少市民、游客慕名前来。
游客体验全息投影互动。 东林文旅供图负责“锺书客厅”日常事务的东林文旅市场总监惠煜介绍,来客厅的群体中,很多是“80后”“90后”,亲子组合比较多。“大多是父母带着孩子来体验,钱锺书著作展示区、全息投影区、锺书文创区最受欢迎。”
“这里的全息投影互动,可以让人感受小院的春夏秋冬,深度体验钱锺书创作《围城》的心路历程,有身临其境的感觉;在阅读区,我们通过小程序可以留下朗读片段,还能聆听他人的有趣见解;在‘锺书茶饮’区里,喝一杯茶看看书,阳光透过窗格子照在书本上,说不出的惬意。”徐女士说,其与女儿在“锺书客厅”待了一下午,收获颇多。
据介绍,锺书文创区颇受市民欢迎。 孙权 摄以“风声雨声读书声声声入耳,家事国事天下事事事关心”闻名的东林书院是江南地区人文荟萃之所。今年春节期间,书院推出“卯兔贺新岁”游园打卡活动,通过传统国潮趣味游戏,传承民俗文化,感受传统魅力,丰富民众假期文娱生活。
图为工作人员展示文创产品。 孙权 摄雅歌投壶、戏钱迎福、国风蹴鞠……漫步书院,只见各处洋溢着浓浓新春的氛围,市民、游客携家带口来此赏景寻乐。在深度体验环节,市民、游客不仅能体验挂历拓印、金箔福画等非遗制作,感受优雅年俗文化,还能享用口味与“颜值”双双在线的江南早茶。
图为部分文创产品展示。 孙权 摄“我们没有外出旅行,还是选择在无锡本地转转,没想到‘家门口’的活动也这么精彩。”无锡市民王先生说,今年自己带着一家人到东林书院游玩,大家一起拓印“福”字挂历、一起制作金箔福画、一起印制版画红包,假期生活既丰富又文艺。
除了名人故居、文保单位,无锡当地的古镇、街区、文化场馆在今年春节期间也是“各显神通”,推出一系列新春活动吸引民众“打卡”。
这个春节,市民携家带小前往东林书院“打卡”。 东林文旅供图在“江南第一古镇”梅里古镇,热闹的舞龙舞狮串起了古镇里的别样年味;在“中国历史文化名镇”荡口古镇,市民、游客走过小桥巷道、船头榭下,听评弹、看演出;在修缮一新的锡剧艺术中心,市民、游客边欣赏轻松搞笑的脱口秀演出,边品尝锡剧主题小茶点……
“高度的参与性和互动性,让这些文化场所更加亲民,也吸引了更多青年人。”谈及新春期间参观群体的变化,荣骏炎这样说。(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() |