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千年古村落的“狂欢节”：闹社火、展非遗、迎元宵******

　　(新春走基层)千年古村落的“狂欢节”：闹社火、展非遗、迎元宵

　　中新网运城2月3日电题：千年古村落的“狂欢节”：闹社火、展非遗、迎元宵

　　作者杨佩佩

　　舞龙灯、踩高跷、扭秧歌、跑竹马、二鬼摔跤……临近农历正月十五元宵节，千年古村落山西省运城市新绛县泉掌村热闹非凡，一场场社火展演吸引十里八村的民众前来观看，当地上演着“乡村狂欢”。

　　据记载，泉掌村至今已有2700余年历史。其历史文化底蕴深厚，拥有泉掌关帝庙、泉掌遗址、晋灵公遗址等文物古迹。同时，这里保留村落的历史格局与传统风貌，2016年入选第四批中国传统村落名录。

一场舞龙表演在欢呼喝彩声中掀起高潮。　武俊杰摄

　　连日来，泉掌村锣鼓喧天，人潮涌动，展演的队伍填满街巷，再现明人张岱《陶庵梦忆》中记述的“席无不人，人无不歌唱鼓吹”景象。

　　展演现场，随着乐器声响起，30余名表演者骑着“高头大马”，上半身表演骑马者的姿态表情，下半身模仿马的动作，不时变换队形，驰骋跳跃，仿佛置身于古战场。这是风行于山西的传统民俗活动“跑竹马”，也是每年春节闹社火必不可少的活动。

千年古村落山西省运城市新绛县泉掌村热闹非凡。　武俊杰摄

　　跑竹马是自娱自乐型的传统民间舞蹈，相传始于宋代，内容取材于女真族(金兀术)跨马游春的故事，已有1000年的历史。

　　这些表演者都是当地村民，韩红玉便是其中一名，自幼喜欢歌舞的她对跑竹马很感兴趣。“音乐一响，我就觉得特别带劲，很喜欢那种放马驰骋的潇洒。”为了演好“头马”这个角色，韩红玉经常看电视上的骑马表演，还现场观察马跑起来的动作。

　　其间，孙志杰带来的中国传统社火表演“二鬼摔跤”引得在场民众阵阵掌声。二鬼摔跤又称二娃摔跤、二喜摔跤，是一人背驮二鬼(傀儡道具)进行表演的汉族民间舞蹈形式。

泉掌村锣鼓喧天，人潮涌动，展演的队伍填满街巷。　武俊杰摄

　　现场可见孙志杰在道具围子的隐藏下，以双臂双腿模拟二人摔跤动作，通过抡、转、滚、翻、摔、扫、踢等套路进行表演，动作逼真，极具动感。

　　“我平时在西安工作，今年回家过年碰上村里闹社火，就表演了这个节目。”孙志杰说，2019年，表演“二鬼摔跤”的邻居年事已高，便将技巧教授给他。学了两天，加之自己揣摩，同年就在村里进行第一次表演。今年是他第二次表演“二鬼摔跤”，没想到这么受欢迎。

风行于山西的传统民俗活动“跑竹马”。　武俊杰摄

　　伴随着锣鼓声，约18米的“长龙”在村民的挥舞下，时而腾空、时而俯冲、时而盘旋……一场舞龙表演在欢呼喝彩声中掀起高潮。泉掌村舞龙队负责人许虎子介绍，这条“龙”是祖祖辈辈传下来的，百余年来，村里的几代人共舞一条“龙”，他们对其很有感情。

　　“村里闹社火必有舞龙，我们从小就爱看舞龙，十几岁便跟着老一辈学习，就这样一代代传承。”许虎子说，现在村里的年轻人也能自发成立舞龙队，他们都热爱传统文化，愿意表演。(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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