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来源：旺彩彩票app玩法2024-12-17 17:48

南京中山陵孙中山纪念馆迁址后将重新开放******

　　中新网南京12月30日电 (记者申冉)30日，迁址后的南京中山陵孙中山纪念馆(下文简称纪念馆)经过维护修整、展陈布置，即将以全新面貌与公众见面。据悉，改陈后的纪念馆基本陈列共展出文物藏品164件(套)，其中40多件为首次展出。

南京中山陵孙中山纪念馆迁址后将重新开放。　钟山风景区供图

　　据孙中山纪念馆副馆长鄢增华介绍，孙中山纪念馆原本位于南京中山陵以东的藏经楼(藏经楼为中山陵附属纪念性建筑之一，建于20世纪30年代，1987年藏经楼被改辟为孙中山纪念馆)，其基本陈列《世纪伟人—孙中山生平史迹展》自2006年至今已有16年之久，在陈列内容、展示手段等方面均需进一步提升。“同时，纪念馆原来的地理位置偏僻，游客量少，建筑年代久远、亟需整修，海内外各界人士包括全国、省、市政协委员以及专家学者，都曾提出搬迁孙中山纪念馆的意见建议。”

　　“2021年8月，‘孙中山纪念馆搬迁及重新布展工程’获批复同意。根据方案，纪念馆由原来的藏经楼展馆，搬迁到现嘉麟楼展馆。”鄢增华告诉记者，嘉麟楼位于中山陵墓中轴线博爱坊东侧80米，总建筑面积4500平方米，地理位置优越。“当时预计，重新布展后，纪念馆展陈面积将由原藏经楼展馆550平方米(仅展出图片130余幅、文物藏品60余件)增至嘉麟楼展馆2700平方米，展线达480米，可以显著提升纪念馆自身软硬件设施条件。在展馆搬迁后，藏经楼也将作为孙中山纪念馆文物史料保管中心，继续发挥其中山陵附属纪念性建筑的文物展示与活化利用功能作用。”

迁址后的纪念馆馆址为嘉麟楼，位于中山陵墓中轴线博爱坊东侧80米，总建筑面积4500平方米。　钟山风景区供图

　　据介绍，东南大学建筑学院周琦教授团队作为整个工程的建筑维护设计团队，遵循“最小干预、延续文脉”的原则，整合嘉麟楼原本较为松散的建筑体量成为一个完整的形体，与中山陵主体风格和色调保持相对统一，再通过对周围环境的改造提升，使嘉麟楼更加符合中山陵片区的建筑特点和风貌环境，实现了“质朴隽永、庄重典雅、馆陵一体”的效果。

　　“改陈后的孙中山纪念馆基本陈列名称仍为《世纪伟人—孙中山生平史迹展》，包括了六个部分。”孙中山纪念馆展览研究部卢立菊介绍，“新的展陈也吸收了学术界最新研究成果，共展出文物藏品164件(套)，其中40多件为首次展出，展出图片305幅，使用场景、雕塑、艺术品、多媒体等表现形式32项，力求精益求精，较为全面、客观地反映孙中山先生爱国、革命、奋斗的一生。”

维护后的嘉麟楼更加符合中山陵片区的建筑特点和风貌环境，实现了“质朴隽永、庄重典雅、馆陵一体”的效果。　钟山风景区供图

　　“展览布局注重以人为本，一方面，孙中山的‘原话’‘原声’‘原著’贯穿展览始终，时人及后人对他的评价穿插其中，让观众对孙中山这一历史人物看得见、记得住；另一方面，主展线与副展线互为补充，重大事件、重点内容重点设计、重点展示，让观众对孙中山的历史史迹和功绩印象更加深刻；此外，通过‘声’‘光’‘电’等展示手段，形成多处互动空间，让观众潜移默化中感受孙中山的革命精神和崇高品德。”卢立菊说。

　　中山陵园管理局负责人表示，下一步，要以孙中山纪念馆重新布展开放为新的起点，发挥好中山陵爱国主义教育示范基地和海峡两岸交流基地的功能与作用。(完)

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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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