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岁朝清供纳福来******

　　▌胡烟

　　（明）陈洪绶 瓶花图

　　年来了。古代，传说“年”是一种恶兽。固定时期，凶猛的年兽会进攻村寨。人们放爆竹恐吓、贴春联讨喜，以此驱赶年兽的进攻。

　　“年兽”从来没人见过，但过年的习俗却留了下来。年，不仅是我们民族最重要的节日，更是迎接春天的仪式。

　　等春节一过，便是立春。此时离春天还早，我们像是顽皮的孩童，扒着门缝巴望着春天的影子。眼前风景，当然还徘徊在冬的领域。但，欣慰的是，大寒带走了极寒。否极泰来，温暖的日子毕竟不会远了。

　　立春前后，景色有两种可观，一是室外，皇家园林的美妙雪景。二在室内，正月里象征吉祥的清供。

　　大寒之后，京城又迎来一场雪。俗话说，一场雪，让故宫变成紫禁城。多少人期待着故宫的雪！经典的角楼雪景照，如同月宫景象，纯净华美。多层的屋檐，向着天空稍稍翘起的优美曲线，雪后轮廓更加清晰。静谧中，与神对话。不必期待承乾宫的梨花、永和宫的紫藤、慈宁宫的玉兰，暂且为了故宫雪景，好好珍惜着眼前的冬的尾声。

　　雪后故宫，建筑的秩序感，那些横平竖直、对称的殿宇，在茫茫的世界里，庄严清奇。红墙黄瓦的色彩分外明丽，还有殿前象征帝王气势的大片空地，像是中国画的留白，神秘而意蕴丰富。这是历史的省略号，无数史书之外隐匿的细节，都在这留白里，无从言说。

　　颐和园雪景也美。有人惊叹为“绝世容颜”。勤奋的摄影师，会早早抵达，取景框里寥无人迹。雪后，十七孔桥的清晨，玉树琼枝映雪龙。水影如同清亮的镜子，水边似有花旦对镜婀娜起舞。大地似一块简洁的画布。卧牛背上一弯沧桑的雪痕，亘古不变地守望远方。遥望佛香阁，像是隔着千里万里。江山不夜月千里，天地无私玉万家。好一个天地无私！

　　此时，天坛、地坛；日坛、月坛，处处雪。这些恢弘的名字背后，是“京城”的巨型印章。雪后，在这些公园里走一走，去感知天地岁月之沧桑，历史画卷之恢弘。对比之下，个人情绪何其渺小……

　　皇家园林的气派，尽在一场雪后。不知有没有前人总结过——江南园林喜雨，皇家园林喜雪。

　　近几年，我去江南多。总感觉，不论是西湖堤岸还是苏州的拙政园、沧浪园等私家园林，都是喜欢雨的。绵绵的雨，冲刷油绿的植物，带着撩人的微寒和暧昧，淋湿了玉兰的蓓蕾。水墨效果的斑驳的墙，诗人撑一把伞伫立遐思许久。墙根下苔藓微绿，映照着悠悠荡荡的假山下的流水。滑溜溜的鱼，穿来游去，捕捉水面的雨水气泡。少行人，林更幽。一扇半圆形的石拱门，等待有情致的佳人迈步……

　　再说室内风景，便指的清供。一方清供，点亮一间屋。清供，重在一个“清”字，早先从佛前供花而来，所以，并不彰显富贵。一束草、一截枝、一弯水，都可以成为清供。

　　中国画领域，多有新春以清供入画的作品，也就是岁朝清供图。历朝历代画家都有代表作。印象最深的，元代钱选、明代陈洪绶，都有作品传世。陈洪绶的清供图最有特色，以铜器作为养花器皿。青铜的锈色，乍一看感觉古怪，越品越有隽永的气息。这几乎成为他画作的一种密码。

　　海派画家吴昌硕几乎每年都画岁朝清供图。菖蒲、水仙、柿子、梅，既吉祥，又有君子的清气。白石老人也多画此题材，鞭炮、牡丹、红灯笼，文人们避之唯恐不及的民间俗物，在他的妙笔下变成大俗大雅的图式。

　　清供，是为了年，过年祈福。年前大扫除之后，家家户户都开始布置着室内的装点。现代人已经多把清供演绎成插花。

　　插花的艺术，最好跟古人学。日本的插花艺术，灵感来源于中国的禅学。

　　瓶花最好得“画家写生之妙”。我没学过插花，所以不敢卖弄，最藏拙的办法，是色彩尽量简约，不繁杂。翻看一本专业书《瓶花之美》，其中介绍了一个捷径，便是按照宋代的花鸟小品来插花。这个有趣，我常翻阅画册，却没想过拿来作为插花的参照。眼前的《果熟来禽图》《梨花鹦鹉图》《腊梅双禽图》《出水芙蓉图》，一帧一帧宋画小品，真像是插花艺术别样的呈现方式。那些从空中伸向画面的枝条，是遒劲的，像书法的笔墨。枝头的花，安静灵动，欲语还休。

　　参照这种意思，我先买来三枝火龙珠，叶子碧绿，枝干结实，饱满的红珠子，喜气却不抢眼。我最爱红珠子根底部那抹浅绿，蕴藏生机。又买澳洲腊梅，星星点点，花瓣与叶子全红，没有普通梅花那种冷逸，秀气耐看。细看花型，玲珑小巧，小家碧玉般令人怜惜。这样色彩鲜艳的花，瓶子越是朴素越好，古朴的陶器最有山野气。否则，便易由富贵而生轻佻。

　　水仙，是每年必不可少的。今年，掌握着室内温度，不令她开得太早。往年，大寒时节栽种的水仙，懒洋洋晒太阳，不到半月，花便开了。赶不上春节。如今，让她生长得慢，延长她的青春，将花期控制在立春之后。此外，在水中安放一只小龟——当然不是真的龟，而是友人赠送的石雕小龟，镇纸。且让它守着一盆水仙，令这方小小的水塘有生气。

　　水仙素雅，有顾影自怜的仙气。记得八大山人画水仙，将其画成佛手的样子，欲语还休，令我思量许久，参不透他的意思。

　　今年特别开心的是，买到了鲜切雪柳，它有一个好听的名字叫“南方殊雪”，来自昆明。是呀，昆明少有雪，开在柳树上的小白花，是雪的化身。雪柳初买回来，是绿色的柳条，向上伸展的腰肢，软软的，很婀娜。用白色瓷瓶插起来，千娇百媚，令我想到少女白皙的手臂。过几日，生出白色的小花苞，像茉莉。忽然一日清晨，目光与她相遇的瞬间，她送你满树繁花，我心情灿烂到极点。夜晚灯下，逆光欣赏，真像是漫天飞舞的雪。南方殊雪，浪漫情怀满屋。

　　如此，这个年，没有热闹的庙会，却也并不落寞。在静谧中沉淀自己，试着在平常的生活中生出一些喜气。这种意趣，唯有自己走出去，寻找。或者，在温暖的房间里，动手创造。我听见，春姑娘隔空喊话——准备好了吗？不负春光。

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）