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66购彩平台_66购彩代理

来源:66购彩规则2023-10-06 17:48

  

欢乐春节回家过年,“我的年夜饭”你期待吗?******

  中新网北京1月14日电(刘越)大年三十“吃”一宿,大年初一扭一扭。这个兔年春节,你的年夜饭准备整点啥菜色?

  饺子馒头年年有“鱼”,大虾猪蹄排骨烧鸡。北京的炸丸子,上海的八宝饭,两广一家老小围坐“打边炉”,东北挨家挨户狂炫“铁锅炖”,川渝的麻辣香肠油汪汪,山东的糖醋鲤鱼甜带酸……嘿,琳琅满目的全是硬菜!也是,大过年的,谁和你保温杯里泡枸杞,燃烧我的卡路里?

  不过有一说一,我泱泱中华地大物博,年夜饭一户一味,完全不重样好伐?说到这里,可能许多网友已经按捺不住了,武汉伢子端着肉糕鱼糕上场,河南妮儿展示“八大碗”,湖南、江西、贵州、新疆的朋友们也纷纷踊跃发言。此时一位广东的靓仔路过,“打什么边炉,我们吃白切鸡的喔!”


  既然大家的分享欲这么强烈,那么,欢乐春节“我的年夜饭”活动,了解一下?

  号外号外!由文化和旅游部指导,中国对外文化交流协会主办的2023年“欢乐春节”来啦!欢乐春节“我的年夜饭”征集活动也已正式启动!该活动由中国对外文化交流协会、中国新闻网主办,腾讯微信视频号承办,中国旅游饭店业协会协办,新浪微博提供平台支持。在1月14日—23日期间,境内外网友、海外华侨华人、留学生等均可通过腾讯微信视频号、新浪微博发布#我的年夜饭#话题、故事、图像、视频等系列产品!

  你可以分享年夜饭中的中国美食制作过程及工艺——

  “爸妈,让我来给你们露一手!”

  “好咧儿子,你做个松鼠鳜鱼吧!”

  “松鼠?什么松鼠……”

  “……我看你像松鼠。”

资料图。中新社记者 杨华峰 摄

  你可以介绍、展示传统春节习俗及海外过春节的场景——

  “女儿,新年快乐!你一个人在国外也要好好吃年夜饭哦!”

  “知道了妈,我正和外国室友一起包饺子呢,猪肉大葱馅的,可香啦!”

  “那老外吃得惯咱们的饺子吗?”

  “妈,那你可太不了解外国人有多爱吃饺子了,你女儿能虎口夺食全靠当年高中冲食堂的经验……”

  你还可以回忆与众不同的春节年夜饭经历,讲述年夜饭中的中外文化交流故事等——

  “交警叔叔,新年快乐!你们辛苦了,这是我们家蒸的年糕,可好吃了!”

  “谢谢宝贝儿,叔叔有阿姨送过来的年糕,你回家的时候要走斑马线,注意安全哦!”

资料图。蒋云庆 供图

  是不是觉得脑海中的各种创意、回忆、吐槽欲都已经喷涌而出?那就快来参与吧!方式非常简单,在使用微信视频号发表相关视频时,于“活动”一栏输入“我的年夜饭”并选择即可参与,也欢迎大家带#我的年夜饭 话题发布短视频,或带#我的年夜饭#话题发布微博,我们一起记录你的春节味道!

  此外,该活动从1月14日开始陆续发布各领域名人明星录制的#我的年夜饭#相关主题短视频。你可以和多位重磅神秘嘉宾一起分享年夜饭,惊不惊喜,意不意外?

  最最最重要的是,评选出来的优秀作品将在中国新闻网官方视频号进行展播,还有机会出现在中国新闻网微信公众号上!朋友,你的爸妈能不能在这个春节成为“别人家的爸妈”,红遍亲戚朋友圈,就靠你了!

  让我们红尘作伴,吃得白白胖胖。观众朋友准备好了吗?来晒出你的年夜饭吧!(完)

66购彩平台

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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