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非遗传承人共聚深澳文化园 探讨非遗产业化方向与合作前景******

　　为推进深圳与澳门在非遗文化方面的合作与发展，十八届文博会深澳国际文化科技园分会场近日举行了非遗+文化专题研讨会。非遗大师、深澳两地专家等参与了对话研讨，围绕以“非遗作为城市文化符号的发展机遇”、“非遗产业化”、“非遗及中华优秀传统文化的当代价值”为议题，并以澳门为例探讨城市文化品牌独特蓝本，基于非遗产业化命题，探索“中国新高定”“东方高定”的发展契机，追溯传统文化在当代焕发的新生意义。

　　研讨会现场，深澳国际文化科技园总经理肖莹洁分享了非物质文化遗产发展的概况与机会。她说，非物质文化遗产是中华优秀传统文化的重要组成部分，近年来，国家在推进非物质文化遗产保护以及全面复兴中华优秀传统文化上政策频出。

　　有关数据显示，我国的非物质文化遗产项目和国家级的非物质文化遗产的代表性传承人数量众多，可达3000多项，主要集中在传统技艺、传统戏剧、传统音乐舞蹈和传统美术民俗等方面。非物质文化遗产产业化以及产业化利用的方式有很多方面，可分为“非遗+旅游、非遗+村镇街区、非遗+饮食、非遗+民宿”等与城市建设相关，以及“非遗+研学、非遗+文博、非遗+文创产品”等与产业发展相关，“非遗+节庆、非遗+演艺”等与文化建设相关等方向。

　　澳门青年领袖议会会长蔡强在视频讲话中表示，澳门非遗是城市文化符号和中西融合生活方式的共同体现。澳门在世界文化遗产、非物质文化遗产方面投入了大量的精力和物力，保护力度非常好，这凸显了澳门在保全中西文化交融的成果，充分体现了澳门在粤港澳大湾区以中华文化为主流、多元文化共存的交流合作基地这一独特而重要的文化地位。

　　据蔡强介绍，澳门比较有名的非遗项目，比如土生葡人表演的土生葡语话剧、舞醉龙，澳门中西融合的各类节庆以及澳门的特色美食，都独具风味和城市吸引力。在澳门，土生葡语依然是重要的沟通语言，融合了马来语、粤语、英语，还有西班牙语，同样是中西文化融合的代表。在每年澳门举办的各类艺术节上，必然会有一个给土生葡人保留的节目。与中华文化相关的非遗就是粤剧、说唱等等，也都深入到了澳门文化保护和生活的方方面面，目前来说，大概保留了多达5万多首。

　　深圳市文化遗产保护中心非遗部主任赵婷婷表示，深圳非遗和文创呈现出年轻和创新的城市特点。深圳最年轻的一位市级非遗代表性传承人，今年只有19岁。她认为，粤港澳大湾区城市在非遗发展上的一个特色是非常活泼年轻、敢于创新，更加融入产业化，这在全国的非遗发展路径上，都是比较少有的现象。大湾区城市更加包容、产业发达，在这些城市生根发芽的非遗基因，能够很好地与文创、研学、文旅、产业充分结合，能够与当下新一代的年轻人更好地对话。

　　国家级非遗项目广彩代表性传承人、80后工艺美术师何静仪表示，非遗技艺要成为满足人们追求美好生活的一种方式，需要研发创新和工艺创新，挖掘消费需求，实现非遗产业化。

　　比如，广彩大多是收藏品，在技艺实现和难度上，都不太可能是普通消费价格。何静仪在降低成本、匹配年轻人消费习惯上构思广彩在研发和工艺上的创新，推出广彩抽签盲盒，产品创意结合了有趣的粤语传播，是年轻人喜闻乐见的一类产品。同时还推出可随身携带的广彩薄胎茶壶、广彩飞形棋盘等。“我觉得，文化传承不应该只成为一种记忆或者文化，它还是可以带着爱的创新实用产品。”她说。

　　国家级非遗项目花丝镶嵌/景泰蓝高级工艺美术师、北京工艺美术大师周彦君同样表示，非遗产业化发展需要关注消费人群以及从业人群的培育。 作为在以花丝镶嵌、景泰蓝为代表的精工行业奋斗了40多年的老兵，周彦君认为，我们的消费市场和消费人群，对非遗产品的了解度还有人群规模仍然不够庞大，特别是年轻人，喜欢非遗的人群体量占比仍然很少，需要大家齐心协力，共同普及和推动。可喜的是，近年来，年轻人喜欢中华优秀传统文化、非遗的群体已经越来越多了。

　　深圳市金声玉振黄金与中国文化研究院院长祝安顺表示，中华优秀传统文化与现代生活相融共生，中华优秀传统文化将给我们带来更多的创造和启迪，让生产生活更加丰富和美好。（中国日报深圳记者站）

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）