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接档《如果国宝会说话》，看《奇妙中国》用童话视角打开“中国科技新国宝”******

　　如果用童话视角打开科技世界，走进超级工程的心脏，揭秘核心技术的精髓，会是怎样一种别开生面的奇妙体验？

　　由中央广播电视总台央视频出品，开年特别策划推出的系列纪实短视频节目《奇妙中国》，将接档《如果国宝会说话》，于1月11日-1月20日每晚19:55档在CCTV-9播出，并在央视频、央视网全网首播。节目由央视娱乐传媒、青岛城市传媒联合出品，并由总台记者王冰冰为超级工程倾情代言，以讲述者的视角带观众踏上这场“科学精神的奇妙之旅”。

　　作为总台旗舰平台央视频2023年度重磅融媒体项目，《奇妙中国》将以每集五分钟的体量向观众呈现近十年来举世瞩目的中国工程与科学成就，是一系列关于超级工程的童话故事。节目秉持总台“思想+艺术+技术”的创作理念，首次将宏观视野、微观表达、童话叙述创新融合，在展现科技魅力的同时，将科学带给生活的变化和意义，生动有趣地呈现在屏幕上。

　　模拟童话叙述，第一视角走进“工程心脏”

　　如何诠释科学带给人类的非凡变化？《奇妙中国》在故事讲述上开辟出一条童话叙述的全新思路，从人文和命运共同体的角度照见科学成就。节目通过总台记者王冰冰的讲述，从第一视角带观众走进大国工程背后奇妙的科技世界，用描摹童话故事的口吻揭秘近年来中国出现的“工程奇迹”，营造出科学带给人类的奇妙感。

　　首次播出的十集节目，涵盖航天、航海、新能源、新基建等十个不同领域的重大工程——探索中国航天深空探测的奥秘，感受“超级火箭发动机”的冰与火之歌；解锁黑暗地下世界的开路先锋，见证“地下建设者”实现遁土而行的超凡想象力；寻访如同现代艺术装置的发电设备，在“新蒸汽时代”看见“超超临界”的神奇与高效；走进戈壁沙漠深处，领悟“光能24小时”中人类捕捉光线、获取能量的最初梦想。此外，还有让人类实现贴地飞行的“磁悬浮列车”，在数字信息时代处理海量信息的“超级数据库”，用科技让人们实现共同发展的“环沙漠铁路”……跟随王冰冰的视线，《奇妙中国》将为大家集中呈现一幅立足当下、展望未来的中国发展新图景。

　　刷新视听语言，微观表达触摸“科技之美”

　　如何演绎科技想象中蕴含的浪漫色彩？《奇妙中国》在表现手法上用影像语言触摸超级工程的深层肌理，在细节中展现科技之美，在逻辑中突显科技之力。节目通过微观视点下的特殊视效以及富有童话色彩的拟人化语言，创造出一套独树一帜的视听语言风格。

　　微观影像呈现童话视角、CG动画重现科技原理、微缩模型展现科技细节……全片创意融合移轴摄影、微距镜头、微缩景观、CG动画特效等特殊拍摄和制作手法，刷新国内人文科学类纪录片拍摄制作方式，用工业美学的方式雕刻出科技美感，创造出一个既真实可感又妙趣横生的科学童话世界，同时契合影像风格的旁白和音乐元素，进一步烘托出童话奇幻的氛围。

　　彰显人文精神，打开有温度的“科学童话”

　　总台记者王冰冰极具亲和力和感染力的讲述方式，配以节目令人耳目一新的表达方式，为这些超级工程赋予了可爱灵动的生命力，让深奥的科学变得生动、鲜活、有趣，着上了一层人文关怀的温度与底色，这样的精品力作将为青少年打开一个“童话般的科技世界”，有助于影响并塑造他们的科学人文精神，为他们的未来种下一颗科学人文精神的种子。

　　作为一部讲述中国工程与科学成就的人文科学类纪实短视频，《奇妙中国》用童话般的视听语言对准大国重器，讲述中国科技故事，在以小见大、引人入胜的微观表达中，捕捉到科技作为人类机能延伸的浪漫色彩。节目将如同一张张“小而美”的中国科技名片，向世界讲述中国式现代化背后承托起人民幸福生活的“国之大者”，展现其中蕴含的中国智慧、中国力量和中国精神。

　　从人文角度书写科学，用童话视角镌刻科技。1月11日-1月20日，锁定CCTV-9、央视频、央视网，与《奇妙中国》一起，在人文科学的童话之旅中，开启让梦想照进现实的2023。

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）