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来源:大众彩票客户端2024-03-26 17:48

  

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中国历史文化名城山西新绛的“非遗年味”******

  (新春走基层)中国历史文化名城山西新绛的“非遗年味”

  中新网运城1月15日电 题:中国历史文化名城山西新绛的“非遗年味”

  作者 杨佩佩

  木版年画、澄泥砚、面塑、剪纸、宫灯……临近春节,中国历史文化名城山西省运城市新绛县“非遗年味”渐浓。当地手艺人或印、或刻、或捏、或剪、或雕,一件件作品跃然指尖,民众感受着过年的乐趣。

  连日来,山西绛州木版年画传承人吴百锁异常繁忙,春节订单不断,他每天从清晨开始印制年画直到深夜。“虽然忙碌,但这浓浓的年味让我乐在其中。年画最能体现年味,今年的订单除门神、‘福’字外,福兔年画也很受民众喜爱。”

福兔年画。 刘鹏 摄福兔年画。 刘鹏 摄

  用棕刷饱蘸墨汁,均匀刷往雕刻好的木版,再将一张红纸轻轻覆在其上,然后用趟子从中心部位向四周趟平,自红纸一角轻轻提起,一只兔子跃然纸上。吴百锁介绍,作品中的主要元素是新春生肖“兔”,还加入白菜、钱币、元宝等元素,以此传递新春祝福。

  “每天能制作300余幅年画,家里人帮忙包装、邮寄等,为即将到来的春节增添年味。”吴百锁说,赶制订单之余,他还要忙着参加多场春节活动,现场为民众制作木版年画,展示这一非遗技艺。

山西绛州木版年画传承人吴百锁制作木版年画。 刘鹏 摄山西绛州木版年画传承人吴百锁制作木版年画。 刘鹏 摄

  同样忙碌的支藕叶是国家级非物质文化遗产项目新绛面塑传承人。记者在支藕叶的家中看到,她拿出一块提前做好的面团,经过指尖的捏、搓、揉、压、划等,顷刻之间,一只栩栩如生的兔子便制作完成。

  面塑是流行于黄河流域的中国民间传统艺术之一。据记载,自宋代起,新绛县就有制作面塑的传统。每逢传统佳节,这里家家户户都会依照当地习俗,用上等小麦磨成面粉,制作面塑。

经过指尖的捏、搓、揉、压、划等,顷刻之间,一只栩栩如生的兔子便制作完成。 武俊杰 摄经过指尖的捏、搓、揉、压、划等,顷刻之间,一只栩栩如生的兔子便制作完成。 武俊杰 摄

  现年70岁的支藕叶从小便跟着家人学习面塑技艺,至今已有50余年。其间,她经过不断学习,在传统基础上进行创新,题材更加多样化。为迎接兔年春节的到来,支藕叶创作《兔年吉祥送百财》。

  “兔子、鱼、白菜等元素都有很好的寓意,通过面塑作品为民众送上祝福,迎接新春。”支藕叶说,临近春节,当地的面塑手艺人都很忙碌,其中有很多是自己的徒弟,让她很是欣慰。

为迎接兔年春节的到来,支藕叶创作《兔年吉祥送百财》。 武俊杰 摄为迎接兔年春节的到来,支藕叶创作《兔年吉祥送百财》。 武俊杰 摄

  进入腊月以来,这座历史文化名城的宫灯制作技艺传承人冯怀林同样订单不断。在他看来,宫灯是每一个新春的等待与绽放,是历史留给现代民众的一种财富。

  宫灯又称宫廷花灯,始于东汉、盛于隋唐,主要是以细木为骨架,镶以绢纱和玻璃,绘以各种寓意美好的图案。绛州宫灯在此基础上,融入剪纸、青花瓷等传统艺术元素,以适应当代人审美需求。

一把钝刀将飞禽走兽雕刻得栩栩如生,一支秃笔把传统技艺展现得淋漓尽致。 武俊杰 摄一把钝刀将飞禽走兽雕刻得栩栩如生,一支秃笔把传统技艺展现得淋漓尽致。 武俊杰 摄

  在冯怀林的家中,屋内院外随处可见挂着的宫灯,一把钝刀将飞禽走兽雕刻得栩栩如生,一支秃笔把传统技艺展现得淋漓尽致。冯怀林介绍,宫灯制作包括选材、设计、推平抛光、镂空、打磨等20余道工序。

  20余年来,冯怀林在传承清代宫廷技艺的同时,掌握绘画、书法等多种技艺,并进行融合创新。他的宫灯用料考究,工艺精湛,因此慕名者众多。“春节前后最是忙碌,有很多来自山西、陕西、北京、浙江等地的订单。”冯怀林说,希望宫灯能够“点亮”新的一年。(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

     

      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

    [责编:天天中]
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