华裔少年果果手捧一碗元宵庆佳节。 节目截图
“吃汤圆”or“吃元宵”?
过元宵当然离不开美食,无论天南海北,元宵和汤圆作为元宵节必备美食,自然不容错过。在海外的华侨华人,又是如何区分这两种食物呢?
常言道,北“滚”元宵,南“包”汤圆,二者的主要的区就是流行地域不同。元宵的制作比汤圆要繁琐一些,元宵是在江米粉里滚,汤圆像饺子一样包,虽然制作手法不同,但全都外表圆滚滚,内心甜蜜蜜,也象征着人们团圆和美的心愿。
果果作为在海外出生的“华二代”,除了吃传统芝麻馅儿、花生馅儿元宵,还会用本地特有食材,制作具有澳大利亚风味的坚果馅儿元宵,延续了中国元宵的传统习俗。
“爆竹声中一岁除,春风送暖入屠苏。”一元复始,万象更新,在辞旧迎新的日子里,每个人都会定下属于自己的新年计划。
果果也不例外,“新的一年,我希望自己学业有成,期盼未来成为更好的自己,也想赶紧回到自己的祖(籍)国看看。”
春天已经来临,让我们在一盏盏灯火、一道道微光下,共同出发吧!(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() |