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在地名寻根之旅中窥见文化发展脉络******

　　■本报记者 卫中

　　“地名，是刻在大地上的文化基因，是铭记民族使命的坐标，是打开大好河山的钥匙。无数大大小小的地名组成了一个响亮的名字，中国。”近日，由中央广播电视总台联合民政部推出的国家地名文化节目《中国地名大会》第三季在总台央视中文国际频道热播。

　　从一个个地名出发，《中国地名大会》第三季带观众穿梭在祖国的大江南北，构建起一场特别的文化之旅。延续前两季的基础思路，这一季节目在内容、赛制、技术等多个维度再度升级，为这场文化之旅增添更多趣味和意蕴。

　　跨越时间和空间，多维解读地名文化

　　“从地名看文化，从文化看中国”，地名是一地最为直观的符号之一，连接着一方水土的历史与当下，也浓缩着一个地区的风土人情。以一个个散布在祖国各地的地名为载体，《中国地名大会》第三季继续通过知识问答的形式，在时间和空间的跨越中探寻地名的“前世今生”。

　　江西婺源的篁岭晒秋被评为“最美中国符号”，黑龙江省双峰林场有着“夏无三日晴，冬雪漫林间”的奇景……通过“以点绘线、由线带面”的方式，节目从全国范围内选取样本，围绕观众熟悉却并不十分了解的地名，带观众“云端”打卡大美中国。从西南边陲到东南沿海，从北国风光到西北内陆，这场文化之旅的足迹遍布全国，拼出一张完整的“中国地名图鉴”。

　　从九子山到九华山，地名变迁的原因是李白的诗，体现出深厚的文化因素；福建永定土楼含有“永久平定之意”——这幅“中国地名图鉴”覆盖地理、饮食、人文、景观等多元领域，折射出地名的变迁轨迹，展现出地名的人文底蕴和时代风貌，更顺势带出极具地域特色的大美中国故事。

　　连接历史与当下，梳理地名背后的文化脉络。《中国地名大会》第三季也在“古今对望”中解锁地名魅力：既有历史故事、又见时代精神，时间坐标相互交织，拓展升华了节目的立意主题。

　　从一个个闪亮的地名出发，节目在探究地名的由来中回溯文化脉络，也借地名透视时代发展的故事，以及人与地名之间的情感连接。节目对于地名的挖掘跳出“蜻蜓点水”的单向科普，让观众在地域、人物和故事的关系中更加深刻体悟深植其中的精神内涵。

　　创新视角再打开，触摸地名悠长文化脉络

　　作为陪伴观众多年的文化综艺IP，《中国地名大会》持续挖掘地名内里的文化精髓，为观众输出了一个个颇具新意的地名知识。第三季节目在内容、赛制、技术等呈现方式进行多维创新，透过不断打开的创作视角，吸引观众主动触摸地名所凝结的悠长文化脉络。

　　福建上杭地名的由来，在《诗经》中就有“谁谓河广，一苇杭之”的说法；在讲解三峡时，引用了李白的诗作《上三峡》：“三朝上黄牛，三暮行太迟，三朝又三暮，不觉鬓成丝。”《中国地名大会》第三季的节目内容观照的领域更加开放，历史、政策、艺术、疆域、民俗等填充地名故事肌理。不同人物、不同视角的解读，加深了地名之于观众的记忆点，更让其深刻感悟发生在这片土地的时代变革和文化变迁。

　　听着优美的歌曲《青城山下白素贞》，观众了解青城山的种种有趣小故事；看着嘉宾美滋滋品味着大闸蟹和铁棍山药，观众也收获了地名与特产美食的知识。《中国地名大会》第三季的赛制让人眼前一亮，“跟着地名游中国”“闻名而动”等环节和“地名滋味题”“舆图看地名”等题型创新竞技玩法，通过打造“全感官”的题目体验，拓展地名知识的输出方式。这种新鲜的答题形式全面考验选手的应答能力，也通过“地名+”的思路更深层次探寻文化渊源。

　　为了营造更加别具一格的视听体验，《中国地名大会》第三季还在技术创新方面重点发力。节目利用5G传输技术邀请全国网友“云出题”，实时考察选手的应变能力；“地名罗盘”这一视觉符号贯穿各个环节，让场内场外进行有效连接，打造满满的仪式感。

　　以地名为鉴，知来路；为地名立标，向未来。《中国地名大会》第三季以“地名”为题激活传统基因、梳理历史脉络，是地名文化实现轻巧落地的一次有益探索。

　　(《文汇报》 2023年01月19日 第6版)

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）