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台胞“邱邱老师”和他的马赛克“鱼盘”******

　　中新网淄博1月2日电 题：台胞“邱邱老师”和他的马赛克“鱼盘”

　　中新网记者 李欣

　　用陶瓷和琉璃的碎片，按照马赛克的拼接方式，制造出淄博传统馈赠礼品“鱼盘”造型，这是台胞邱建铭任教山东理工大学美术学院后创造的独特艺术形式。

　　“我也是受到淄博的陶瓷和琉璃大师们的启发并结合自己研究生时钻研的马赛克壁画，才创新出马赛克“鱼盘”的。”邱建铭介绍，到山东理工大学任教的两年间，他在当地很多陶瓷和琉璃厂发现，即使是一些废弃的陶瓷和琉璃碎片都很美，如果加以利用，可以是一种新的艺术形式。“所以我就用马赛克的形式制作了传统'鱼盘'造型。”

　　邱建铭被他的学生们亲切称为“邱邱老师”。他也和学生成为了教学相长的朋友，“他们带我去吃博山菜、撸串，还教我很多生活窍门”。虽然人在异乡，但学生们的热情温暖了这位台湾老师。

　　“在我教授的‘文化传承与创新设计’课程中，学生们就用陶瓷、琉璃的碎片来拼接出‘鱼盘’等传统造型。现在学校里摆了很多我的学生创作的陶瓷琉璃马赛克作品。”邱建铭认为，学生亲自手作可以做到从临摹到转译，通过马赛克图片拼接和组合认知艺术，手眼结合的拼接制作和马赛克堆叠的质感，比画图更直观。

　　“学生很喜欢这种新型教学方式。”在邱建铭看来，台湾的文创起步比较早，但大陆这两年的文创产业也突飞猛进。而文创必须生活化和精神化，并包含对美育的培养和对生活的热爱。文创应该是开放、富有弹性，可以联结很多人，包容不同需求。“每个人对文创的理解不同，需要求最大公约数。两岸的文创产业也应该多交流学习、实现互补。”

　　2009年邱建铭借两岸大学生交流活动，第一次“登陆”，打破了他对大陆的刻板印象，也一步步促成了他最终到大陆执教。“两岸艺术具有互补性，可以互相交流借鉴。”邱建铭介绍说，他在山东理工大学任教期间一直积极促进两岸艺术家作品联展和台湾艺术家线上讲座。“虽然疫情期间人员交流不方便，但我会邀请我的硕士、博士导师为同学们做线上讲座，还组织两岸艺术家互寄作品，在当地展出。”

　　与此同时，邱建铭还邀请在大陆各地执教的台湾老师组织学校、地区间的作品联展和交流品评会。

　　“作为教师，接触最多的就是大学生。”执教多年的邱建铭认为：“两岸青年应该多交流，两岸年轻人都需要更多延展自己的空间，接触更多不同的地方、不同的人。人的生命和视野有限，不要太快评判事物，会阻碍自己与外界的联系，需要自己不断亲眼所见、亲身感受。”(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）