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来源：三分快三下载2024-09-19 17:48

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（新春走基层）“兔子王”兔年热销：泥韵传神出指端中国神话IP遇见民间工艺******

　　中新网济南1月24日电题：“兔子王”兔年热销：泥韵传神出指端中国神话IP遇见民间工艺

　　作者吕妍

　　小小三瓣嘴，两只细长耳，金盔金甲大红袍，背插四面靠旗，手持玉杵，携金钵端坐于祥云之上，祥云下面以浅浮雕的形式塑造了趵突泉、黑虎泉、五龙潭等独具济南特色的泉水景观……24日，在山东济南“兔子王”非遗传承人杨峰的店铺内，五颜六色的“兔子王”排列整齐。因象征着平安、健康、吉祥，有祛病消灾的美好寓意，其在兔年迎来热销。

　　杨峰介绍说，“兔子王”的原型是中国神话故事中的“玉兔”。相传，古时有一种怪病蔓延济南，在月宫捣仙药的玉兔将药饼捣碎，投在济南“七十二名泉”中，喝了泉水的百姓很快痊愈，人们为感念玉兔，便在中秋时供奉一个泥塑的兔子神。“在北京称其为‘兔儿爷’，济南则叫‘兔子王’。”

图为“兔子王骑虎”。　祁见月摄

　　“兔子王”在中国传统民间手工艺中属于彩塑艺术，即以泥土为胎，饰以色彩。其制作工艺分为和泥、制胎、翻模、印模、开模、修胎、涂大白、开脸儿等10多道工序，30多个步骤。“我创作的‘泉城兔子王’系列作品，在继承传统的基础上，融入了更多地方特色和泉水元素。”杨峰说，包括在“兔王”脸上，以篆书变形的“泉”字绘制脸谱，以及融入泉水景观、咏泉诗文、泉名印章等，作品承载着济南的城市文化。

　　杨峰称，将“玉兔”雕造成金盔金甲的武士，有的骑着虎、狮、象等瑞兽，有的骑着孔雀，仙鹤等飞禽，这也是民间艺人的大胆创造。还有一种“兔子王”底座下伸出一根长线绳，每每拉动线绳时，它的手臂和药杵就一上一下地活动，并发出吧嗒吧嗒的响声，更是广受欢迎。

　　“我的第一件作品是被一位来自新西兰的游客买走的，他说在他们国家兔子也有美好的寓意。”杨峰说。2006年，他参加了新加坡的一个文化艺术旅游展，第一次将作品带出国门，“兔子王”也在那次展会上被来自五湖四海的游客带向了世界各地。“很多外国游客专门把‘兔子王’当成礼物带回到他们的国家，我也希望‘兔子王’作为一个文化载体和符号，能够在更广阔的空间展示中国传统文化。”

图为五颜六色的“兔子王”整齐的排列在展柜中。　祁见月摄

　　“‘兔子王’也体现了中华神话文化的五彩缤纷，从神话故事中，人们创造出许多生动有趣的形象，还将这些形象具象化，制成各种作品，点缀人们的生活，这些神话IP也深受孩子们的喜爱。”杨峰说。

　　“中国神话故事归属于非物质文化遗产的民间文学类别，因其丰富的内容以及超现实性，自古以来就有着广泛的民众基础，并且为传统非遗的各种艺术形式作品的创作提供了丰富的素材和造型参考。”山东艺术学院设计学院教授姜海涛表示，中国神话IP从形象到性格都有深入人心的鲜明特征，有着庞大的“粉丝”基础。以神话原型或元素作为特征，从中挖掘并提炼出让人产生共鸣的文化符号，融合现代审美理念解构进行再创作，做到体现背后的精神文化涵义，可以让非遗真正实现活态的传承与发展。

　　姜海涛建议，未来可以在现代文化和数字技术的语境下，在尊重和保护非遗技艺的基础上，通过理念创新、模式创新，实现非物质文化遗产由文化遗产向创意资源的转变，争取用潮流的方式焕新传统习俗，打造面向未来的生产和传播方式，兼具内容、视觉、品质和功能性，塑造具有全新的生活体验和艺术享受的非遗作品、文创产品等。(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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