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“歌剧回来了，凛冬消散迎接春天”******

　　在上海歌剧院会议室，前天刚抵沪的意大利歌剧导演马可·卡尼蒂，和中国导演杨竞泽对着全新制作的歌剧《波西米亚人》设计图纸进行热烈讨论。（上海歌剧院供图）

　　■记者 姜方

　　舞美设计图展开，舞台中景倾斜的塔楼顶仿佛梦回巴黎，而由几何图形分割而成的冰块，在灯光的照耀下折射出些许斑斓的科幻未来感；几位男演员们长袍或斗篷的复古感造型，又提醒着观者这仍是普契尼笔下的那部经典歌剧——在昨天的上海歌剧院会议室，刚抵沪不足24小时的意大利歌剧导演马可·卡尼蒂，迫不及待地和中国导演杨竞泽对下月上演的《波希米亚人》展开了热烈讨论。

　　作为上海歌剧院2023年演出季开幕大戏、全新制作《波西米亚人》的联合执导，历经整整一年的线上沟通，如今终于在上海握手、拥抱了。

　　“我回来了！意大利歌剧也回来了！”导演马可毫不掩饰自己的满心欢喜，“很高兴看到世界正在渐渐走出疫情的阴影，重回正常轨道。当下，重启歌剧的国际合作非常重要，通过不同文化的碰撞与沟通，艺术将会激荡出强大的鼓舞人心的力量。”他认真地告诉记者：“面对疫情，我们所有人都是斗士，当所有人心手相连去直面恐惧并毫无畏惧时，我们就一定能战胜凛冬，迎接春天。”而这份寓意，也将成为此版《波西米亚人》舞台上一个令人惊喜的“彩蛋”。

　　七年前曾来过上海排演《茶花女》的马可，将在接下来的一个月里与上海歌剧院艺术家们深度合作，共创《波西米亚人》的同时，他也将在上海度过他的第一个“中国年”。“马可对中国戏曲很感兴趣，我准备带他去听听京昆演出，让他好好感受一下上海的烟火气——大年三十来我家里包水饺、看春晚；春节期间逛逛上海的豫园，再一起去电影院看部春节档电影；参观一大会址、浦东陆家嘴金融区和滨江大道都得安排上……”上海歌剧院院长许忠悄悄“透露”了一连串的精彩计划。

　　歌剧回来了，爱的火焰将点燃冰雪覆盖的舞台

　　前天中午12点半，一架从罗马出发、经阿姆斯特丹转机至上海的航班落地浦东T2。马可·卡尼蒂和他的助理弗雷德·桑塔布洛焦，在历经11个小时的长途飞行后，顺利入关。一看到前来接机的上海工作人员，马可的眼中有了笑意，朝前方比了个“剪刀手”，回应马可一行的是来自上海的两大束鲜花。

　　原来由上海歌剧院与上海大剧院联合出品的大型歌剧《波西米亚人》已筹备了近一年，眼看距离2月10日首演之日越来越近，获悉中国的最新入境政策后，导演马可一行立刻改签了最近一班机票飞向东方，并在落地后立即与院方各业务部门开展工作，要求尽快正式投入《波西米亚人》的戏剧排练。

　　“这部全新制作的歌剧背景设定在2220年的巴黎，整座城市都被冰雪所覆盖。剧中贫穷的艺术家即使身处极寒环境，心中依然燃烧着爱的火焰！”马可的话语中满是对作品的期许。“艺术不死、爱情永恒。当1896年首演于意大利的感人爱情故事，穿越时空来到2023年上海大剧院的舞台，这份初衷不会改变。”

　　“这次和马可联合执导，我们共同的心愿就是让歌剧发光，让这门艺术能够活在当下。”中方联合导演兼舞美、多媒体设计杨竞泽在舞美设计中用到了转盘，在长方体的冰面造型前，一股寒意扑面而来。冰块是寒冷的，而艺术家的热情与赤忱，足以融化一切坚冰，战胜一切困难。就像杨竞泽所感受到的：“我在上海的街头，可以看到很多特立独行的年轻人，他们让我对未来、对上海这座城市充满期待。”

　　焕新的演出季让更多世界名家名团听到中国声音

　　“从2020年至今，我们与国际交流与合作的步伐从未停止。三年眨眼过去了，这一次马可·卡尼蒂应邀来沪，能感受到他十分看好中国、看好上海的演艺市场，加上我们全面扎实的前期工作，所以当大幕揭开时，我们都已经准备好了。”许忠告诉记者，包括开幕大戏《波西米亚人》在内，上海歌剧院2023年演出季焕然一新。上海的观众也用期待已久的热情回馈演出季的精彩——据最新消息，48小时内，《波西米亚人》《托斯卡》这两部剧目的票房销售已过50万元，演出票售出1600张。

　　凛冬已过大半，春天的脚步越来越近。这个春天对歌剧院来说将是火热的、繁花似锦的。许忠告诉记者，歌剧院今年国际化的步伐会“快一点、再快一点”。其中包括携手上海大剧院与巴伐利亚国立歌剧院首度合作的瓦格纳歌剧《罗恩格林》将迎来中国首演；与德国埃尔福特歌剧院联合制作的《漂泊的荷兰人》、邀请国际优秀主创团队排演的《托斯卡》等合作剧目，都已经接连排上了日程表。

　　上海歌剧院党委书记、常务副院长赵蕾表示，今年春天开始，通过多维而深入的国际合作，将让更多世界名家名团听到中国声音、看到中国实力，也让更多中国优秀艺术作品与文艺院团走上国际舞台。

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）