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【光明艺评】中国科幻电影未来可期******

　　近日，国产科幻电影《流浪地球2》发布全新预告，进入公映倒计时。我们欣喜地看到，近年来，我国科幻电影终于有了新突破，主打中国题材、来自中国想象和中国文化的科幻电影，正越来越受到认可。

　　一方面，中国科幻电影正试图构建一套完全自洽的逻辑体系，并寻找到了独特、先进的价值基石和文化精神内核。拿《流浪地球》来说，其构建了一个相对严谨的科学世界观，来传达我们对于全球气候、和平发展等重要议题的话语和态度，表达我们对构建人类命运共同体的关切和责任。

　　其次，中国电影业界注重发展和强化现代电影的工业化标准。中国电影行业通过多年的发展，已初步实现了从“想得到”到“做得到”的进步。还以《流浪地球》为例，整部影片拥有2000多个特效镜头，制作了10000多件道具。很多画面和动作，都是全新设计和制作。

　　再次，中国科幻电影的专业编导人员，成长于快速发展的产业环境和深厚的文化土壤，不断探索和寻找中国科幻电影的创新之路。

　　由此可见，中国科幻电影未来可期。期待中国电影人打造出更多既体现中国文化特色、贴合中国发展历史和实践，又能引发全人类命运共鸣，甚至引领行业潮流的优秀科幻电影作品，讲好中国文化故事。

　　（内容摘编自《光明日报》2022年12月19日16版；作者：南京晓庄学院新闻传播学院副教授郭海燕）

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）