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跨越千年的传承与创新：浙江辑里湖丝“复活记”******
中新网湖州1月11日电(施紫楠 姚玲利)走进浙江省湖州市南浔区南浔镇辑里村，一间木屋内，年过七旬的顾明琪坐在老式木质缫丝车前，有节奏地踩踏踏板，放置在盆里的蚕丝被缓缓拉出。
蚕茧拉出的蚕丝(资料图) 沈勇强 摄“温度调至90摄氏度开始煮茧，用稻草芯粘起蚕丝，先绕再钩，再绕到丝车上，按照车的惯性拿脚踏着，可以拉到1400米。”作为国家非物质文化遗产代表项目蚕丝织造技艺(辑里湖丝手工制作技艺)代表性传承人，顾明琪对缫丝技艺如数家珍。
在顾明琪的记忆里，小时候村里家家户户都养蚕抽丝。8岁时，他就跟着父母学习辑里湖丝手工制作技艺，一坐就是大半天，后来更是经常花上一整夜钻研一个细节，直至熟悉掌握传统缫丝的全部技艺。
作为名副其实的“丝绸之府”，湖州丝绸市镇的形成始于宋代，盛于明清。辑里湖丝因产于辑里村而得名，具有“细、圆、匀、坚、白、净、柔、韧”八大特点，一根湖丝能穿起8枚铜钱。
中小学生参加蚕桑主题系列研学(资料图) 沈勇强 摄明朝中期，“辑里丝”被指定为皇帝龙袍用料，从此声名鹊起；1851年，“辑里丝”在英国伦敦举办的首届世博会上一举夺得金、银大奖，更让“辑里湖丝甲天下”的美誉闻名国际。
近年来，随着机械化缫丝技术的发展，大批手工技艺被埋没甚至遗失。为了更好保留缫丝传统技艺，顾明琪“抢救”下要被丢弃的老缫丝车，如今仍使用它制作湖丝。
堆放在一起的蚕茧(资料图) 沈勇强 摄“我们这一代不保留的话，就没人保留了。不光是我学，我还让儿子、儿媳妇和孙子都学。”2014年，顾明琪还对《辑里湖丝手工制作技艺》进行编纂，到多地进行考察、调研，收集大量图片和历史资料，共计5万余字。
让顾明琪感到欣慰的是，湖州各方也在努力传承这项非遗文化，如开展面向中小学生的蚕桑主题系列研学体验，开设蚕丝绸文化科学研究，聘请非遗传承人担当学生选修课和劳动实践课校外导师等。
时间的齿轮不断向前，丝绸的故事仍在继续书写。如今，非遗不仅“活”了起来，更“亮”了起来。
蚕丝织造技艺(辑里湖丝手工制作技艺)创新应用人、中国科学院上海微系统与信息技术研究所副所长陶虎早就带领团队开始尝试辑里湖丝的创新。由于蚕丝光学性能较好，他们提取出蚕丝蛋白制成存储硬盘。
“蚕丝制成的硬盘不但可以在很高密度下储存数字信息，还可以和血液DNA(脱氧核糖核酸)药物、抗生素、疫苗很好地兼容在一起。”陶虎介绍，这款蚕丝硬盘也成为一款生命信息和数字信息可同步存储的硬盘。
一根蚕丝链接大千世界，一根蚕丝将科技引向未来。当下，陶虎团队正在做视觉恢复探索，利用蚕丝天然抗菌、可降解的优势，首创蚕丝脑机接口，从而降低大脑损伤，且排异反应小。
“镶嵌在头上，像小犄角一样。我们用外面的传感器获取这些图像，通过脑接口绕过视觉系统，目前已在大动物和癫痫病人身上做了试验。”陶虎说。
传统的非遗文化与现代科技结合，闪现出更耀眼的光芒。正如中国民间文艺家协会主席潘鲁生所言，“曾经蚕丝制作的绢本，记载文明的历史；如今蚕丝制成硬盘，实现了技术的永生。”(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
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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