玛雅彩票规则|玛雅彩票技巧

刑侦题材剧拍出新意******

　　刑侦题材电视剧《狂飙》近日开播，该剧由于会集了大批实力戏骨，自官宣以来就备受关注。《狂飙》聚焦扫黑除恶，在《人民的名义》《沉默的真相》《扫黑风暴》等一系列影视剧对这一题材深度开掘之后，《狂飙》要如何突出重围，又要如何拍出新意？

　　记者 宋说

　　立体写实的群像

　　《狂飙》讲述了自2000年起，意气风发的刑警安欣(张译饰)与一直受欺负的鱼贩子高启强(张颂文饰)相识，而后随着高启强逐渐偏离正途，安欣意识到在京海市社会发展的背后，正是以高家兄弟为首的黑恶势力暗流汹涌，两人分道扬镳并展开了长达20年的正邪较量。2021年，在全国开展扫黑除恶常态化的背景下，中央督导组雷霆出击，安欣协同专案组彻查强盛集团有组织犯罪团伙及其背后的保护伞，最终京海市得以拨云见日。

　　《狂飙》前五集的重点笔墨都放在高启强的身上，讲述了他的“黑恶”成长史。高启强本是在菜市场卖鱼的鱼贩，父母双亡的他辛辛苦苦供养弟弟妹妹读书，却被混混敲诈欺凌，还被诬陷入室抢劫，在经历了这些意外事件后，他被卷进了与黑恶沾边的是非中，并逐渐迷失在“钱”与“权”中越陷越深，身份从一个鱼贩变成了当地涉黑组织的头目，甚至把他名下的强盛集团做成了京海市数一数二的企业。

　　除了安欣和高启强两个主要人物，剧中行事狠毒的黑社会头目徐江、老谋深算的泰叔、敏感多疑、头脑活络的高启盛等角色，也在短短几集中展现出了特色鲜明的人物性格和丰富的心理层次。《狂飙》中塑造的角色都有自己的情感和生活、欲望和动机，人物和剧情非常有看点。

　　《狂飙》的台词设计和镜头设计有很深的意味。面对省教育整顿驻点指导组的到来，京海市市委副书记、市长赵立冬说“顶多是一阵风”，京海市公安局常务副局长安长林说，“不会吧，这么大的霹雳应该会下大雨”，然后他转头问京海市市委常委孟德海，对方并没有说话，只是喝了一口水。短短一场戏充满隐喻和张力，为整部剧奠定了疑云重重、波诡云谲的基调。

　　深入的人性挖掘

　　大尺度加上悬疑和推理，《狂飙》将扫黑除恶题材讲述得非常“有猛料”，在拍摄手法上，《狂飙》的不少镜头语言都设计得很有深意，当高启强陷入误杀危机，坐上唐小龙兄弟的车逃跑时，镜头与逃逸的车反方向拉伸，隐喻着高启强等人已经走上了与人性和正义背道而驰的犯罪道路，导演以巧妙的拍摄手法让剧情在紧张刺激之外，还延伸出更多值得观众细细咀嚼、反复品味的深刻层面。

　　该剧主创表示，作为一部扫黑除恶题材剧，《狂飙》的立意不止于讲述一段精彩绝伦的黑白较量，而是更多地深入到对人性的挖掘和对现实的反思上。

　　与其他同类题材剧集不同，反派的“发家史”是《狂飙》的叙事重点之一。剧集的介绍里说，“该剧是黑恶势力崛起的编年史，细数了黑恶毒瘤非法生长的升级路；是扫黑除恶坚决斗争的回忆录，横跨了20年的时代变迁，展示了黑白较量与复杂人性。”《狂飙》在每集开篇都有一个特别的设计：以扫黑督导专员、省教育整顿驻点指导组组长徐忠的口吻独白，对调查过程进行反思。在不断追问之中，“公生明，廉生威。唯有执法者严守公正廉洁，才能立于不败之地，成为一柄永不生锈的钢刀”的答案，也在戏里戏外敲响了警钟。

　　近年来，扫黑除恶题材的影视作品佳作不断，这些剧集的剧情大多在精彩绝伦的黑白较量方面下足功夫，其中口碑和收视率比较高的爆款，还加入了不少对人性的深入挖掘，以及对现实的反思。比如《扫黑风暴》里孙红雷饰演的李成阳，他看起来无情却最有情，清醒而又混沌，纯真而又世俗，勇敢而又怯懦，他的矛盾使他不断充满着变化和动态发展，容纳了我们目之所及和想象中的最多人性特质。

　　(《齐鲁晚报》 2023年01月19日)

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）