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来源:大众彩票骗局2024-07-16 17:48

  

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通讯:唐诗逸的世界性表达:在《如见》中“舞”出人生新思考******

  中新网呼和浩特2月3日电 题:唐诗逸的世界性表达:在《如见》中“舞”出人生新思考

  中新网记者 李爱平

  在呼和浩特排练现场,长达90分钟的舞剧《如见》中,唐诗逸开启自己的世界性表达节奏,她用轻盈柔美的现代舞,正在“舞”出对人生的新思考。

  2月3日,舞剧《如见》总导演之一郑子豪在呼和浩特透露,由《诗意地栖居》《前行的生活》《时光中回望》3个篇章组成的该剧,让每个走进剧院的观众都会对人生有不同的解读。

  “诗意人生,如见你我。人生舞台,看见自己。”这也是舞剧《如见》另一名总导演、主演唐诗逸,对该剧所追求的艺术新高度。她希望观众能从这部舞剧中感受到主创人员对人生的独特思考。

  作为当红流量担当,唐诗逸最近一次惊艳众人的亮相是在中央广播电视总台的兔年春晚,她以水袖舞演绎的东方美人风情,被网友惊呼:“真乃仙女也。”

  唐诗逸是中国歌剧舞剧院首席舞者,从2022年6月迄今,她与呼和浩特这座“草原城市”因舞剧《如见》再次结缘。

图为舞剧《如见》海报。 呼和浩特市委宣传部供图图为舞剧《如见》海报。 呼和浩特市委宣传部供图

  由呼和浩特文化旅游投资集团投资打造的该剧,也是过去十年当地对高雅艺术不懈追求的一次收获。此前当地排练的舞剧《马可·波罗传奇》一经问世,即成现象级作品。

  “尽管舞剧《如见》是在呼和浩特进行排练,但对艺术的要求和高度却是世界性表达。”郑子豪说,在排练中,主创人员会借鉴民族舞中的元素,但只是借鉴某一点,舞剧《如见》是要适合世界各国观众审美的,未来将会搬上世界各地舞台。

  剧组透露,该作品最大特色是,作品中有极致浪漫的幻想、乌托邦式的美好、自我审视的思考、冷漠孤寂的迷惘、前行路上的奋进、互相扶持的温暖,所有的一切最终汇入时光长河,成为永恒。

  “这种蒙太奇式的舞台呈现,链接了生活中的所见所思,予观众以无限想象空间,让每个人都能在作品中获得感动。”郑子豪如是表示。

  “在舞剧《如见》中,我们还借鉴了呼和浩特大青山绝美的日出。”郑子豪透露,包括唐诗逸导演在内的主创人员看到大青山与敕勒川草原的日出那一刻,都在惊呼,“真的太美了”“呼和浩特是艺术的风水宝地”。

  见证过排练现场的高丽芳,是呼和浩特市文化旅游投资集团负责人。她说,唐诗逸和众多演员每天一大早开始排练,一直到晚上很晚。

  “唐诗逸对艺术是非常执着的,一直在修改细节。”高丽芳幽默地说,“每一次修改,都说明她对人生有了更多的思考。”

  “呼和浩特这座城市包容开放,给了我们这部作品大力支持和充分创作空间,让我们能更好地做世界性表达。”郑子豪坦言,这是他和唐诗逸达成的共识。(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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