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《客家祖地与台湾》出版 阐述闽西客家人迁台历程******

  中新网龙岩1月5日电 (记者 张金川)“一位正在读大学的台湾青年萧维中同学,陪同他的父亲来参观客家族谱展,当他在展板上找到迁台祖的姓名后,很高兴地指着上面的名字对父亲说:‘阿爸,我们这支在这里……’”

  两岸宗亲一谱牵。以上小故事发生在福建省龙岩市上杭客家族谱博物馆族谱之前赴台巡展过程中,入编闽西文史资料《客家祖地与台湾》专辑中。《客家祖地与台湾》由政协龙岩市委员会和闽西客家联谊会联合编著,于正在召开的龙岩市“两会”期间出版。

《客家祖地与台湾》专辑内页。 张金川 摄《客家祖地与台湾》专辑内页。 张金川 摄

  龙岩市政协主席李桂义在该专辑作序中指出,客家移民台湾是以闽粤人民为主体的中国人民开发台湾、建设台湾的有机部分,“客家祖地”闽西是台湾同胞的重要原乡地。

  地处于福建西部的龙岩,通称闽西,是享誉海内外的“客家祖地”。长久以来,闽台两地客家的来往从未中断,祖地亲缘已经构成相互之间无法割舍的情感联结和牢固纽带。

  李桂义称,两岸专家学者合作编撰《客家祖地与台湾》专辑,意在全方位综合阐述闽西客家人迁台的历史过程,在台湾的分布、宗族、社团、民俗、民间信仰、经济、文教、知名人士、与其他族群互动及与大陆祖地交流等方面情况,重在发挥“客家祖地”在促进两岸同胞心灵契合上的独特作用,是第一部综述闽西与台湾客家关系的专辑。

  李桂义表示,全专辑融学术性与可读性于一体,既广泛利用海峡两岸历史文献、田野调查资料,充分吸收客家研究新成果,也记述了很多生动感人的事迹。

《客家祖地与台湾》专辑内页。 张金川 摄《客家祖地与台湾》专辑内页。 张金川 摄

  “一脉宗亲,血浓于水。”谈及《客家祖地与台湾》出版,龙岩市政协委员、闽西客家学者钟德彪5日接受中新网记者采访时称,“从客家族谱、风俗等方面看,台湾客家文化与闽西一模一样。”

  钟德彪认为,该专辑对增强台湾同胞对客家祖地的认同,对促进祖国完全统一、增强海内外炎黄子孙的凝聚力,都有重要的历史意义和现实意义。

  据悉,龙岩市政协高度重视闽西“客家祖地外迁”研究,近年持续开展实证考察与研究,组织编印“客家祖地”系列专辑。其中拟包括《客家祖地与浙西南》(2021年已编印)、《客家祖地与台湾》《客家祖地与湘赣边》《客家祖地与广西》《客家祖地与汕潮揭》《客家祖地与华人华侨》等分册,基本涵括了闽西客家人外迁所涉的主要地域和主要人群。

资料图为《客家祖地与台湾》封面。 中新社记者 张金川 摄

  《客家祖地与台湾》共有十章,具体是:《闽西客家人迁台动因与迁徙环境》《迁台闽西客家人的数量与分布》《在台闽西客家人的宗族组织方式》《在台闽西客家人的社团活动形式》《在台闽西客家人的民俗和民间信仰》《在台闽西客家人在台湾经济发展中的贡献》《在台闽西客家人在台湾文教事业上的建树》《在台闽西客家人与台湾其他族群的互动》《台湾闽西客家人与闽西祖地的交流》《闽西客家人在台历代主要知名人士》。(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

 

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