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攒“年味儿”:隆德花灯“扎”出幸福年******

  (新春走基层)攒“年味儿”:隆德花灯“扎”出幸福年

  中新网宁夏隆德1月12日电 题:攒“年味儿”:隆德花灯“扎”出幸福年

  中新网记者 于晶

  花灯,代表着喜庆,象征着祥和。兔年临近,宁夏固原市隆德县花灯制作技艺非遗传承人苏红章制作了一盏名为“前‘兔’似锦”的花灯,表达了花灯制作人的美好新春祝愿。

  12日,记者探访隆德县花灯制作技艺非遗传承人苏红章的纯手工花灯制作工作室,感受花灯中“扎”出的浓浓“年味儿”。

  这盏“前‘兔’似锦”花灯为传统手拉花灯,小兔子通体白色,眼耳口鼻都可活动,舌头贴有“金币”,意味招财进宝;腹部写有“福”字,意为福气到来;内部则采用明火为发光源,寓意兴旺红火。

苏红章制作的花灯。 受访者供图苏红章制作的花灯。 受访者供图

  隆德花灯是一门传统手艺,采用纯手工制作,历史悠久,起源于西汉,盛于唐代,到了宋代遍及民间,是中国花灯艺术在西北地区的一支重要流派。在隆德,每到春节,家家户户门前都会挂上红红火火的花灯,表达美好期盼,祈愿幸福太平年。为了传承这门手艺,数十年间,苏红章设计花灯无数,近千张草图无一重复。

  在苏红章看来,灯架是一盏花灯的灵魂。为了塑造最灵动的造型,在制作每一盏花灯之前,苏红章都要先画出草图,再根据草图,将苇料、竹料或高粱秆弯曲,用尺子精确量好距离,将不同尺寸、不同形状的材料绑扎固定,形成花灯的骨架。

  “古老的花灯在骨架处的连接部分一般是用黑、白麻纸搓成纸捻子加以固定,后来为使花灯更加结实,就采用绑丝固定了。”苏红章一边制作花灯一边讲解着传承中的变化。

  而变化不仅在于花灯骨架从芦苇、竹竿等变成了铁丝和钢丝,过去用来照明的蜡烛和油灯也被各色各样的彩灯所取代,糊裱花灯所用的纸张或者布匹,现在多采用丝绸、刺绣、绢布等。

  说话间,一盏福禄寿三星灯的灯架就制作好了。接下来,就是剪彩纸、糊彩纸,贴流苏等工序,花灯的每处设计、每个细节,苏红章都谙熟于心。在苏红章看来,花灯承载着人们美好的愿望,因此在制作过程中,他将福禄寿等元素融入花灯中,让人们在赏花灯的同时感受到来自传统花灯和手工艺人的美好祝福。

  苏红章告诉记者,扎花灯不仅是传承手工艺,也是为了留住人们记忆中的隆德。他将隆德的传统文化与花灯技艺相融合,也将这座城市许多人共同的家乡记忆藏进了手中的一盏盏花灯。一本本的画册,是他的人生记忆,也是隆德的城市记忆。

  据苏红章回忆,儿时,每逢佳节,隆德夜晚的街道总是热闹的,老老少少在街边列队而站,闹花灯、马社火、舞狮……花灯伴随着传统民俗流转出不同的色彩,这些都是隆德这座城对于花灯的记忆。

  “原以为随着时代的发展,老手艺会逐步淡出大众视线,没想到恰恰相反,如今还挺受市场欢迎的。”苏红章说,尽管时代在变化,工艺在进步,但传统手工艺呈现出的吉祥如意没有变,百姓对美好生活的追求没有变,节日的欢乐气氛没有变。(完)

  • 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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