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春节留守海外的“90后”小伙宋默奇：“我在这里讲述扬州故事”******
中新网南京1月18日电 (徐珊珊)“我经常用美食来拉进和朋友间的距离。在中餐厅吃饭时，时常会有扬州炒饭，我会向他们介绍，这是我家乡扬州的美食，并告诉他们要怎么制作才能更香，比如要放三次葱花这些小细节，大家都非常感兴趣。”18日，通过视频连线，谈起在海外留学和工作的经历时，28岁的扬州小伙宋默奇如是说。
作为一名留美近十年的华侨小伙，宋默奇对动画制作十分痴迷。他大学就读于中国传媒大学南广学院动画与数字艺术学院，2016年夏季被旧金山艺术大学录取，攻读动画和视觉效果专业，获得创新硕士学位。目前，宋默奇在MPC电影公司任职，负责电影前期和中期制作，先后参与了多部热播电影的中期制作。
宋默奇与大学教授相互切磋围棋技艺。 受访者供图对于大部分人来说，这是一份极具挑战性的工作。宋默奇表示：“在工作中，我们会遇到一些看上去很难的部分，这时就要迎难而上，不要有畏难情绪。”
为了一个一秒的镜头或一个特效动作，宋默奇经常聚精会神地制作到深夜，有时一做就是一个星期甚至更长时间。他说，三维动画的电脑制作学起来并不是很难，但要求学习者或从业人员有耐心、细心和想象力。
随着“国风”逐渐风靡海外，越来越多的电影运用和呈现中华传统文化相关内容。宋默奇介绍，《花木兰》《功夫熊猫》等动画电影都融入了中国的叙事风格，国风音乐、国风场景等都很受欢迎。
国际友人邀请宋默奇一起包饺子。 受访者供图动画电影如何能更好地传播中华传统文化？宋默奇认为，中国历史悠久，有着光辉灿烂的文化，中国的世界非遗项目，比如雕版印刷技艺、书法、剪纸等，这都是可以通过动画电影来表达和展现的珍贵素材，来助推中国文化“走出去”。
在日常生活中，宋默奇经常会遇到喜欢中国文化的国际友人，宋默奇会和他们分享扬州“早上皮包水，下午水包皮”的生活节奏，以及雕版印刷技艺、扬州漆器、扬州玉器、广陵琴派等非遗文化知识。宋默奇表示：“正是这样的慢节奏生活，扬州市曾被评为‘联合国人居奖’。他们听完后非常开心，纷纷表示要去扬州旅游，对此我也是十分自豪。”
如今，回忆起刚到美国留学的时光，宋默奇依旧感慨万分。他告诉记者，自己在适应国外生活的过程中，得到很多华侨华人的帮助，比如来自南京的八十岁华人Shirly，在其租房方面给与了很多照顾。Shirly的房子只租给中国留学生，逢年过节，Shirly会给留学生们送上礼物和美食，“我的手被烫伤了，她会及时送来烫伤膏，我也向她赠送了家乡扬州的漆器”。
工作团队合影。 受访者供图宋默奇已经春节留守海外三年了。癸卯兔年在即，他选择继续留守美国，与家人、朋友“云上”过年、线上团圆，共度新春佳节。
“自己虽饱含思乡之情，但由于工作原因不能回国过年，遗憾之余也想到‘有舍必有得’，希望能与家乡共同进步，用好的作品来回报家人一直以来对我的支持和关心。‘路虽远，行则将至；事虽难，做则必成’。怀着对未来的希望，我们一直在路上。”宋默奇说。(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] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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