台商张乐民：以闽南语音乐为“琴” 拨动两岸“心弦”******

　　中新社温州1月11日电 题：台商张乐民：以闽南语音乐为“琴” 拨动两岸“心弦”

　　作者 张益聪

　　“开琴行是为了生活，追逐音乐的纯粹才是我的理想。”2023年，是台商张乐民到浙江温州苍南县的第九个年头，但他依然记得，第一次踏上这片土地时“乡音无改，他乡如故”的直观感受。

　　“这里几乎70%的人用闽南话交流，刚到温州，我在苍南待了一个多月，这里没有大都市的喧嚣，民风淳朴，让我的心能够沉下来、静下来。”于是，张乐民留下来，开始做一些小生意，“租过摊位卖过小吃，但我慢慢地意识到，这些并不是我擅长的，更不是我向往的。”

　　年轻时，张乐民曾醉心于音乐，还玩过乐队，“苍南的宁静让我重拾了年轻时的爱好，更让我爱上了这里。”张乐民表示，苍南的民风与环境，让他萌发了将兴趣与事业结合的想法。

　　随着苍南城市发展的日新月异，张乐民的琴行生意也慢慢有了起色，逐渐站稳了脚跟。

　　自此，张乐民漂泊半生，得以在知天命之年，安定于苍南县，用他的话说：“其实开琴行是我的副业，我经常去学校给孩子们授课，教他们弹琴唱歌，还参加各种两岸民间音乐交流、演出。”

　　走进张乐民的琴行，墙上钉满了木质挂琴板，上面陈列着尤克里里、古典吉他等弦乐。张乐民常常手持吉他拨动琴弦，弹唱闽南语歌曲《爱拼才会赢》。

　　谈起闽南语音乐，张乐民津津乐道。因为台湾民众也讲闽南语，因此大部分经典闽南语歌曲在海峡两岸久经传唱。

　　张乐民表示，希望通过自身的努力，让更多年轻人喜欢并传唱闽南语音乐。近年来，从琴行向音乐工作室拓展，他的音乐事业如歌曲进行至高潮部分，逐渐随之“高亢”。

　　2020年11月，张乐民的音乐工作室获得温州市台办授牌台湾青年创业就业实习基地，为更多台青来温州逐梦音乐提供了新舞台。

　　张乐民表示，想要广交朋友，吸引年轻人，互联网才是主舞台。接下来，他会通过线上线下等多种形式，继续传唱闽南语歌曲。(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