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来源:腾龙彩票邀请码2024-07-19 17:48

  

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她们用匠心奉献爱心******

  用纤手创造万物,用匠心重塑自然。不久前,浙江省宁波市鄞州区潘火街道纤源坊公益组织迎来五周岁的生日。庆典现场,金银彩绣、钩针、香包、绳编、布艺、剪纸等12种手工艺品让人眼花缭乱,向市民展示指尖的艺术。

  从2017年到2022年,这支最早由4个人组建的公益团队现在已有20名骨干成员,慈善义工多达200余名。她们的公益足迹从鄞州走向海曙、江北等,甚至将服务延伸到了四川、河北等地。

  一双巧手创造万物

  “好巧的手,这条鱼活灵活现的!”在蔡珠佩的金银彩绣摊位前,有一群市民围观,大家时不时发出啧啧赞叹。一根极细的绣针在蔡珠佩的手中上下翻飞,演绎出一幅栩栩如生的“鱼戏红莲”图。

  今年64岁的蔡珠佩正是纤源坊的一名女工巧匠。从14岁便开始学习刺绣,当时,刺绣已经成为她补贴家用的主要经济来源。“那时候我做刺绣,家里其他人都务农,但我刺绣赚来的钱比他们加起来都要多。”说起自己的手艺,蔡珠佩一脸自豪。婚后,她跟着丈夫务农,直到老屋拆迁后,生活安逸了很多。如今,宁波金银彩绣已经成为国家级非物质文化遗产。为了让这些赋闲在家的“失土”妇女用一技之长参与公益,潘火桥社区成立纤源坊手工艺工作室。就这样,蔡珠佩“重操旧业”,成了最早加入的慈善义工。

  “做布艺,让我能静下来,品位指尖文化!”43岁的杜春萍同样是纤源坊一位拥有8年布艺经验的达人。最近,她计划推出“卯兔”系列布艺作品,迎接即将到来的兔年。

  从“百年红船”纪念徽章到“虎年”定制胸针,再到今年的“绿马”,这群巧手阿姨们的手工制品,一次次“出圈”。5年来,纤源坊一步步发展壮大,纤源坊的骨干义工个个都有一技之长。香包、剪纸、钩针、布艺……摊位上的手工艺品,让大家忍不住停下脚步。她们不光会女红,而且会制作各种宁波传统美食,酒酿、灰汁团、乌米饭等,庆典现场的美食摊位人气爆棚。

  初心不会改变

  2020年12月,鄞州区蔡氏纤源坊社会工作服务中心正式在民政局登记注册,成为真正意义上的法人社会组织。手工作品所得款项,都用于公益事业。现场的展示板上,留下了她们的公益足迹:走进学校开展手工制作培训,走进社区教老年人做手工,慰问抗疫一线“白衣天使”……

  她们用纤手创造艺术品,也用纤手铺就了一条大爱之路。五年来,纤源坊已经累积了7万多元的公益善款,从起步时的接受街道社区“输血”,逐步成了一个具有自主“造血”能力的社区社会组织,用公益反哺社会。

  在社区的传奇里小区,有一个罹患白血病多年的孩子,母亲一个人将孩子拉扯大。“他爸爸想放弃,如果我再不管他,这孩子就没救了,再难我都会坚持下去!”在一次活动中,这位母亲的话打动了骨干成员蔡萍儿。打那以后,纤源坊每年都会给孩子送去慰问金,鼓励这位坚强的母亲。虽然金额并不高,却是一份支持的力量。每年年初,这个公益组织都会给辖区的10户困难家庭送去慰问金,已经坚持5年了。

  “我们做的手工制品,我们做的宁波美食,收到的每一分钱,都放入了我们的资金池,我们希望能用自己的一技之长去帮助更多的人。”纤源坊的本意就是以纤手创造万物,用匠心奉献爱心,蔡萍儿说,这个初衷不会改变。(赵得地 龚 静)

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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