财神彩票| - (中国)企业百科

花丝织就锦绣 镶嵌内有乾坤******

　　金丝翼善冠

　　“繁花锦绣”捧盒 吴燕

　　“好事成双”柿子捧盒 吴燕

　　【艺术手札】

　　花丝镶嵌制作技艺作为“燕京八绝”之一，于2008年被列入第二批国家级非物质文化遗产名录。花丝镶嵌又称细金工艺，是“花丝”和“镶嵌”两种制作技艺的结合，作为中华民族历史上的千载古艺，其精致、细腻、华丽的特色代表了金银器传统工艺的巅峰。

　　当人们看到一件花丝镶嵌作品时，往往无法用语言来形容它的美。360度全景观看，每个角度都婀娜多姿，美轮美奂，仿佛不是人为，而出自天工。但人们对花丝镶嵌的了解相对匮乏，即便在北京，对它的认知度也并不算高。究其原因，一方面是因为其工艺繁复、用料昂贵，古时多为皇家所用，百姓在民间很难见到；另一方面是其制作过程漫长而枯燥，需要具有虔诚之心及坚定意志的人来完成，很多人往往沉不住气，半途而废。

　　我国的花丝镶嵌制作技艺成熟于秦汉时期，出土的汉代花丝镶嵌器物数量相对较多，到东汉时制作技艺更加成熟。魏晋南北朝至唐宋元时期，该制作技艺得到不断发展与完善。唐朝国力强盛，经济繁荣，文化发达，花丝镶嵌制作技艺进入全新的发展阶段。两宋时期，金银器的制作风格不再像唐代那样气势恢宏、雍容华贵，而是追求新颖雅致的格调，充满了生活气息，具有典型的时代特色。到了元代，北方游牧民族的花丝镶嵌制作工艺则较为简洁，讲究实用性。

　　明代万历皇帝的金丝翼善冠，被认为是中国古代花丝镶嵌制作技艺的代表作之一。精妙细腻的花丝镶嵌工艺一直为宫廷御用，所谓“花丝万缕织金冠，妙手镶嵌有乾坤”，正是对这项精妙工艺的高度概括。可以说，花丝镶嵌织就了一部古代皇家珠宝史。及至清代，皇家金银器的制作更加奢华，追求雍容华贵、富丽堂皇之感。

　　正是经历了明清两代的发展，皇城脚下才形成了当今独特的北京花丝镶嵌制作技艺。北京的花丝镶嵌工艺最为齐全，发展出了独特的皇家宫廷艺术风格，以编织、堆垒等技艺见长。一件精美的花丝镶嵌工艺品往往是多种工艺的结合，制作工序极为复杂。首先要制成胎型，施以花丝、锼、錾等工艺，再经烧焊，制成半成品，然后经过酸洗、烧蓝、镀金、压亮、镶嵌等工序才算最终完成。

　　近年来，随着国家对中华传统非遗文化的重视以及文化自信的不断增强，我们欣喜地看到，非遗国礼频频亮相国际展会，中国传统非遗技艺展演等活动层出不穷，“大国工匠”的评选与技术交流、工艺美术实训基地的建立以及非遗技艺进入中小学校园……非遗技艺作为中华优秀传统文化的载体，得到了继承与发扬，薪火相传、后继有人。

　　在当今的市场经济环境下，非遗传统技艺产品想要突出重围，获得一席之地，就要从思维上创新，从技术上改良。通过多年来对工艺的探索以及从事产品开发积累的经验，我认为工艺美术产品在创新过程中要遵循艺术与市场的发展规律，创新既要体现出工艺的特色、时代的特征，同时在设计理念上还要符合当今市场的需求，精准定位，适时转变发展的方向。

　　传统的花丝镶嵌技艺因消耗较多的贵金属材料与人工成本，价格过高，制作周期较长，难以得到市场认可。怎样才能突破这一瓶颈呢？可以从材料的选择以及搭配比例上进行调整。笔者在创作“好事成双”柿子捧盒时，便融入了将贵金属与其他材质相结合的理念。在拟定设计方案时，我选用了传统中式的红与金二色，给人以高贵典雅的享受。盒盖部分运用花丝镶嵌工艺，大面积的盒身则选用铜胎景泰蓝工艺。花丝的金与景泰蓝的红相映生辉，端庄大气，同时也节约了材料成本，两全其美。

　　在设计“有凤来仪·凤冠套装”时，我则运用3D建模技术进行了最初设计效果图的制作，不仅可以快速呈现出产品各角度的效果，还可以及时调整产品结构中不妥当的地方，比手工制作完成之后再调整要节约出大量的时间和精力。在实际制作中，我将手工工艺与机制工艺相结合，最终的呈现效果毫不逊色于纯手工制作，不仅节省了大量人工成本，且能够形成量产，便于销售。这些产品试制的成功案例，很大程度上增强了我们工艺美术从业人员的信心。在当今的信息时代，适当地引入计算机辅助手段，改变传统设计制作的流程，这些技术变革大大促进了传统工艺美术产品的创新与发展。

　　弘扬中华优秀传统文化，传承工艺美术非遗技艺，希望有更多的人能够爱上花丝镶嵌并将其传承下去，让这项巧夺天工的古老技艺继续在人间闪耀着迷人的光彩。

　　（作者：吴燕，系北京工艺美术大师、北京市高级工艺美术师）

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）