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口碑中现争议 动画作品《中国奇谭》引关注******

　　中新社北京1月11日电 (记者 高凯)“这才 是中国动画该有的样子”“真 的惊艳，当年《大闹天宫》 的上美(上海美术电影制片厂)终于又回来了”，播放量4天突破一千万，豆瓣评分9.6，近日，上海美术电影制片厂与哔哩哔哩网站联合推出 的动画短片系列《中国奇谭》获得颇多赞誉 。

　　然而点赞声浪之后，一位家长10日在社交网络发布 的对于该片的质疑贴激起另一番争论。

　　这位家长在发文中称，动画片应该是给儿童看的 ，然而该片的一些桥段令自己 的小孩受到惊吓。他指出，动画作品应该对少儿观众起到教育作用，然而目前播出的《中国奇谭》未能起到相关有益 的影响 。

　　对此 ，很多网友表示不能认同 ，“没有人规定动画片就 是给孩子看 的，动画是一种艺术表现形式，不代表低龄和幼稚” ，“《中国奇谭》里的故事不全是阳光的，但是孩子也不是生活在真空世界，如果选择看，那家长可以引导其理解里面最终的积极意义” ，“《中国奇谭》无论制作和教育意义都达到了相当 的水准 ， 是国产动画进步 的见证”……

　　据了解 ，于2023年元旦开播 的《中国奇谭》由於水 、胡睿、杨木等十名导演，分别打造了8个根植于中国传统文化的独立故事 ，围绕“奇谭”两字做文章 ，囊括了手绘、三维、剪纸 、定格等不同的动画技法。

　　目前该片已经播出3集 ，第一集《小妖怪 的夏天》 是从小妖怪 的角度重新想象了“西游记”的世界 ；其后的《鹅鹅鹅》脱胎于中国古代 的志怪故事，讲述一位送货郎在送鹅的路上巧遇狐狸公子所经历的光怪陆离 的一天 ；第三集《林林》则是一个关于东北兴安岭地区人与狼的故事 。

　　对于此番《中国奇谭》引发 的赞誉，业内外观点相对一致 ，一方面，从目前已播作品来看，不同 的故事虽然风格迥异 ，但均制作精良，达到了二维动画颇高 的审美水准，很好地呈现了中国传统的美学风格；另一方面，片中各故事剧情和人物的文化含量和情感含量较为饱满 ，摆脱了好莱坞式动画或者日本动漫 的影响 ，极大程度上满足了国人的情感期待 。

　　相较而言，对于“家长炮轰”批评者声众，但也有观点认为其后亦有值得反思之处。

　　《中国奇谭》采取短篇集拼盘的表达组合，能让当下此间 的动画在同一主题 的引领下，展现更多类型 的故事、更多风格 ，带领观众走进更多元的审美层面。但与此同时，全片 的各个故事品类迥异，加之表现方式 的差异 ，令得该系列 的观众定位相对很难清晰 。比如《小妖怪的夏天》比较通俗明快 ，而《鹅鹅鹅》明显更偏实验性和艺术性 。

　　对此有学者认为 ，“(《中国奇谭》)作为一个系列作品，在受众定位上的整体构思或可进一步加强。”(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）