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乡村博物馆“出圈记”：从“无人问津”到“人气爆棚”******

　　中新网湖州1月12日电(施紫楠姚玲利)位于浙江省湖州市南浔区善琏镇车家兜村的农耕馆里，蓑衣、斗笠、耕犁、石磨、水车等老物件一字排开，重现昔日浙北农村生活场景。

　　“每一件藏品背后都是一段故事。木质理发箱里的工具是村里过世老理发师的女儿所捐，祖辈使用的龙骨水车是我叔叔捐的……”车家兜村党支部书记、村委会主任郁根荣打开了话匣。

　　2021年9月，浙江成为全国三个乡村博物馆建设试点省份之一，提出在“十四五”期间建设1000家乡村博物馆。次年，湖州被列入浙江唯一的全国乡村博物馆建设试点市。

　　此后，一座座带着泥土气息的乡村博物馆在湖州相继涌现，成为广袤乡间多姿多彩的人文风景。

　　“目前，湖州已有63家乡村博物馆上榜浙江省乡村博物馆名单，数量位列全省第二。”湖州市文化广电旅游局文物处副处长曾杰说，“十四五”期间，该市计划实现乡村博物馆在3A景区村庄、历史文化名村(镇)全覆盖。

　　乡村博物馆如何在湖州实现落地生根，又如何成为家门口的文化打卡地迅速“出圈”？“有特色、接地气、可推广”，成为关键之一。

　　2021年8月初，在湖州召开的乡村博物馆建设试点工作座谈会上，大家围绕“乡村博物馆需要有多少件展品”“乡村博物馆面积应该多大”等问题商量许久。

　　“此前，乡村博物馆在全国各地已有探索，但定义并不明确，也缺乏统一的建设标准和管理规范。”曾杰介绍，2021年12月，湖州终于厘清乡村博物馆建设宗旨、定义、标准和规范。

咫园盆景文化艺术博物馆(资料图) 湖州市文化广电旅游局供图

　　在此基础上，浙江省文物局完善形成《浙江省乡村博物馆建设指南(试行)》，乡村博物馆从此有了定义。

　　“乡村博物馆是乡愁的载体，湖州有一批村落便挖掘农耕文化资源，通过博物馆展示过去的珍贵岁月。”曾杰介绍，湖州2022年建成和顺利通过省、市验收的82家各类乡村博物馆，平均每馆藏品达384件，展现不同主题文化内容。

　　当建设乡村博物馆的热潮在湖州大地掀起，行业专家、各路乡贤、基层干部也纷纷出谋划策，乡村民众、企业家、收藏家争相参与办馆。

　　数据显示，在该市已启动建设的乡村博物馆中，企业和个人办馆数量占比达45%。

　　中国盆景艺术大师、咫园盆景文化艺术博物馆负责人徐昊将闲置农房改建成盆景博物馆，馆外有5000多个盆景，馆内收藏了500多件中国各个时代的古花盆、残片及复制品。

　　“中国是盆景的起源国，做博物馆是一种责任也是一种情怀。我想让更多的中外‘盆景人’深入、直观地了解中国盆景悠久的文化历史，传承发展盆景文化。”徐昊说。

　　一路探索，一路前行。在乡村博物馆的建设中，也有不少村落遇到与产业结合度不够高、缺乏特色活动、对游客吸引力不足等难题。

　　湖州市德清县新市古镇旅游开发有限公司游客中心副主任姚静，深刻感受到了乡村博物馆从所谓的“无人问津”到“人气爆棚”的转变。

德清赵孟頫管道昇艺术馆(资料图) 湖州市文化广电旅游局供图

　　聚焦文化资源，新市镇动起了如何利用名人故居吸引游客参观的脑筋。2022年4月，中国电工专家钟兆琳故居修缮工程启动，7月1日重新开放后，入口处的操作手摇发电机装置、内部的多处趣味性与互动性设置让人眼前一亮。

　　“修缮后的钟兆琳故居购票参观人数超过万余人，还成功开设了十几次研学班，算是‘火’了一把。”姚静说。

　　眼下，湖州正用一张张乡村博物馆建设成绩单，丰富村民文化生活，打造家门口的精神之地。

　　数据显示，试点前，该市仅拥有国有和非国有博物馆35家，每万人拥有在册博物馆数量0.09家；目前，该市已有各类经审批和认定的国有、非国有和乡村博物馆117家，每万人拥有博物馆数量达0.34家。(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]

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