剧照。 闽南大戏院供图
此次演出的杂技芭蕾剧《天鹅湖》就是成就原广州军区战士杂技团辉煌历史的经典作品之一,2004版的《天鹅湖》一度被誉为“杂技界的革命”,一经推出就斩获多项国际国内大奖。
本次创新性复排不仅是在2004版的基础上进行再创新、再提炼、再升华,更是对优秀中华文化和部队优秀文艺作品的传承与致敬。
此次新版的杂技芭蕾剧《天鹅湖》将剧情与“大唐长安”等东方场景和“丝绸之路”沿线国家的人文风情有机融合,囊括了肩上芭蕾、四小青蛙、女子软功、集体球技在内的30多个经典杂技技巧。
在当晚的演出中,“东方天鹅”在“王子”肩上和头顶进行单足转体180度、头顶踹燕等一系列动作,更有“草帽舞”与“空竹”等描摹中华文化开放包容与兼收并蓄的群体表演,整场演出轮番展示各种高难度技巧,以丰富的杂技语汇创新演绎这部百年经典,将优美、惊险、奇幻集为一体,为鹭岛观众带来完全不同的新奇体验。
工作人员介绍说,开年闽南大戏院还将上演众多精彩演出,包括《最美时光》赵聪和她的朋友们琵琶专场音乐会、《八季》黄蒙拉和他的朋友们音乐会、中国爱乐十二把大提琴重奏团音乐会、北京现代舞团《三更雨·愿》、“为你歌唱”著名歌唱家戴玉强携金钟奖青年歌唱家音乐会等。(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() |