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“水墨移情”作品展开幕呈现香港当代水墨‍多元风貌******

　　中新网香港1月27日电 (记者索有为)“水墨移情——香港当代水墨‍中国画学会香港2022会员作品展”1月26日在香港中央图书馆开幕，25位香港知名水墨画家的百余幅佳作亮相，呈现出香港当代水墨画的多元风貌。

　　展览分为“跨山越水”“家国情怀”“心系香港”“象里象外”四个主题，20世纪70年代以来的25位知名水墨画家，在艺术思潮、生活环境的转易中，凭借传统水墨媒介、技巧来演绎个人感怀、艺术表现和家国情怀。

香港美术家协会主席林天行在其画作前。　索有为摄

　　在以“跨山越水”为题的画作中，画家们或从传统笔墨求索，或以写实、现代、抽象手法表现自然山水、天地万象。

　　在“家国情怀”部分，画家以其独特技法和风格，描画祖国名山大川、郊野庭园以至新兴城市风貌，表现其对国家的情感。王无邪、沈平、林天行、司徒乃钟、潘振华、麦罗武、黄孝逵、高杏娟、熊海等以其擅长的笔墨技法描画其游历所见所感，呈现祖国胜景不同风貌特质；益行、周晋、派瑞芬、马达为从画家的体验和精练线条、构图绘画江南景致、山川溪流、庭园村居；王秋童、韦劲敏以雄浑恣纵笔触和强烈色彩塑造内地现代城市的五光十色、蓬勃生机。

香港著名画家黄孝逵介绍其画作。　索有为摄

　　“心系香港”部分，香港独特的风景地貌、繁嚣纷忙的生活场景、广厦林立的城市空间、秀逸清丽和奇石耸立的西贡景色、维港两岸的云烟雾霭及华灯璀璨，均通过画家们独特的表现形式、风格和笔墨设色纷呈纸上，反映了画家生于斯、居于斯的深挚感情，以及对本地人文生活的体会。

　　“象里象外”的部分画作则糅合中西技巧，在构图处理和运笔、敷色施墨方面各辟新貌。

　　策展顾问邓海超称，香港水墨画在其发展过程中形成了多元化面貌，近年来香港画家更趋向个人化发展，并结合多媒体、跨媒体、数码、装置形式，重塑传统，缔造当代语境，也印证了香港作为糅合中西文化艺术的国际都市，正是与时并进、兼容并蓄的文化精神特质。

观众观展。　索有为摄

　　中国画学会香港执行会长马达为接受记者采访时表示，中国画学会香港发展会员从严从精，聚集了20多位香港知名画家，他们和内地水墨画家一样根植传统，在画作的选材上则表现出多元面貌。

　　中国画学会理事、香港美术家协会主席林天行有13幅作品参展，在其以西藏为主题创作的八条屏里，画家以俯瞰的视角、重彩设色描绘出西藏的四季光影。林天行在接受记者采访时表示，是次画展既有传统意象、又体现香港特色，展现了香港当代水墨画的最高水平。(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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