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多伦多上演“欢乐春节”海外新年戏曲晚会******
中新网多伦多1月30日电 由加拿大中国戏曲艺术协会主办的2023年“欢乐春节”海外新年戏曲晚会于1月29日在大多伦多地区列治文山市举行。
戏曲票友表演《穆桂英挂帅》选段。 加拿大中国戏曲艺术协会供图这台以“玉兔迎春梨园情”为主题的晚会分为五个版块。“祥云贺岁”版块中，体现京剧元素的舞蹈、武术先声夺人，经典京剧《天女散花》片段烘托出过大年、看大戏的主题。在“梨园初啼”版块中，6至12岁的华人孩子们表演了不同流派唱腔的名段。“戏曲荟萃”版块由京剧和豫剧票友们串唱同一戏曲人物，越剧和粤剧的同行也联袂演出。“梅花绽放”版块则呈现不同流派的旦角名段。在最后的“国粹传承”版块，加拿大中国戏曲艺术协会名誉会长、中国国家一级演员、著名花脸裘派传人杨燕毅率学员们同台上演经典名剧《二进宫》选段。
当地多个文艺团体参与此次演出。能容纳约630人的剧场当晚座无虚席，掌声此起彼伏。
京剧经典名剧《二进宫》选段。 加拿大中国戏曲艺术协会供图加拿大中国戏曲艺术协会创办于2015年。据协会会长张燕燕介绍，该协会为增进中加两国文化艺术交流、尤其戏曲艺术的交流提供平台，每年都在春秋两季举办京剧专场演出，并在新春之际举办“欢乐春节”新年戏曲晚会，同时应邀参与其他文化机构的演出活动。该协会在培训和组织学员面向当地社区推广宣传中国戏曲的同时，也广邀海内外戏曲名家与戏曲爱好者联袂在加拿大各大城市进行巡回演出。
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（）  视觉焦点
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