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天津大学北洋合唱团获国际金奖******

　　中新网天津2月3日电 (孙玲玲 焦德芳)日前，天津大学北洋合唱团在奥地利“2023勃拉姆斯国际冬季合唱节”比赛中为国争光，以“勃拉姆斯作品集组”总分第一名的优异成绩荣获金奖，合唱团指挥孙宸宇荣获最佳指挥奖。

　　据了解，十九世纪德国著名作曲家约翰内斯·勃拉姆斯，与巴赫、贝多芬一起被誉为“德国古典音乐三杰”。2023年是约翰内斯·勃拉姆斯诞辰190周年，为致敬这位伟大的作曲家，奥地利米尔茨楚施拉格市政府与世界音乐艺术教育协会共同主办2023勃拉姆斯国际冬季合唱节。本届赛事共吸引来自24个国家的170支合唱团参与其中。

　　天津大学北洋合唱团由任宝平、温宇川、郝音等艺术家指导，助理指挥孙宸宇指挥精心排演录制了勃拉姆斯作品《Sehnsucht(渴望)》投稿参赛。经全球专家团队历时半个月的评审后，天津大学北洋合唱团以最高分数获得“勃拉姆斯作品集组”第一名，荣获金奖殊荣。“作为一支来自亚洲的非专业大学生合唱团，我们演绎的德文作品在勃拉姆斯故乡获得国际认可、至高荣誉，这让我们倍感振奋！”天津大学北洋合唱团常任指挥温宇川表示“成绩的取得，更要得益于天津大学悠久的美育传统和‘以美化人、面向人人’的校园文化氛围。”

　　据介绍，天津大学北洋合唱团可追溯到百年前的北洋大学歌咏团，现已发展成为一支高水平的大学生艺术团体，多次受国家委派参加国际艺术赛事。合唱团获得多项国际合唱比赛金奖，被国际合唱联盟授予“世界合唱团”的荣誉称号。今天，他们的歌声已经成为了向世界展现中国大学生精神风貌的“艺术名片”。(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）