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来源：盈彩网下载app2024-02-19 17:48

彰显礼仪之邦大国气质舞剧《五星出东方》“走红”元宵晚会******

　　中新网北京2月16日电 (徐婧)温暖喜庆的上元灯火铺满天空，秀美灵动的舞者一同仰望祈愿……元宵节期间，以国家一级文物“五星出东方利中国”汉代织锦护臂为题材创作的舞剧《五星出东方》登陆哔哩哔哩、河南卫视等多台元宵晚会，“锦绣”舞段火爆出圈，引发全网热议。

　　“锦绣”舞段是怎样创作出来的？舞剧这一艺术形式有何特点？重现汉朝风貌时，团队发挥了哪些奇思妙想？

　　繁华“锦绣”描绘共荣图景

　　记者从北京演艺集团获悉，《五星出东方》“锦绣”舞段的创作构思来源于“中国是礼仪之邦”的解读，肢体动作、形象气质、队形调度等都是围绕着展现大国气质来完成编排，舞者们垂眸而出、步伐轻缓蹁跹，传递出内敛而含蓄，具有独特古典韵味的美感，同时又以四肢和头部舞蹈动作，形成顿挫感和力量感，给观众以浓厚宫廷色彩下的庄重威仪，气场全开的感受。

　　舞剧《五星出东方》总编导王舸介绍，“锦绣”舞蹈属于汉唐舞的舞种，在创作中首先深度研究汉代时期的动作形象特征，进而追求整体气质的吻合，再通过对细节的处理，参考了古时建筑中的榫卯，在舞段中加入了井字格旋转调度，传递出舞蹈“稳定感”的气质，最后通过服化道整合呈现，再现大汉盛世歌舞宴乐的繁华景象。

　　舞剧中，当上元灯火铺满天空，“锦绣”舞者们齐齐仰望祈愿，充满了欢乐与期许，也传递出各民族和谐友爱、同生共荣的主题。

图为舞剧《五星出东方》剧照。　北京演艺集团供图

　　汉韵红装重现盛世欢颜

　　“锦绣”舞段的服装和舞者妆容创作参考来源是主创们采风时在博物馆里见到的汉代木俑人像。木俑人像衣着纤细的汉服曲裾裙，款式包裹而限制，这是因为在古时宫廷里有很多礼仪制度，不能跑跳。

　　因此，舞剧《五星出东方》在服饰创作时充分尊重历史史实，把古时礼仪制度进行解读还原，形成了“锦绣”服装的独到特色。

　　在服装上，使用大面积红搭配白色做挑色，展现大汉风韵，款式与体现身体曲线的西方美学不同，采用宽袍大袖，刻意拉低服装腰线，以达到一种宽阔的东方美感。

　　在人物造型和化妆上，以汉时期审美为出发点，头饰设计为汉白玉质感纹样的造型，庄重而典雅，面部是极具汉时期代表性的妆容“长眉红妆”：这个妆容的特点就是大面积运用朱红色铺满眼下及脸颊，喜庆隆重又提气色，非常有氛围感。“锦绣”舞段以深度还原时期的文化审美，展开了一幅多姿多色的民族画卷，秀美汉韵红装，重现盛世欢颜。

图为舞剧《五星出东方》剧照。　北京演艺集团供图

　　古典乐器演绎大国气质

　　“锦绣”这段舞蹈音乐优美而空灵，同时又带有压倒式的气魄感，有观众直言“鸡皮疙瘩起来了”。据介绍，音乐创作中，呈现这段舞蹈的核心语汇是“仪态”。舞段开始是从织布机发出“嘎吱嘎吱”的声音展开，之后古琴悠扬的声音响起，其余乐器慢慢融入，整体逐渐进入到一个恢弘磅礴的状态中。

　　据了解，这段舞的乐器中用到了古琴、箜篌、琵琶、萧等中国古典乐器，在作曲中都是单独呈现，也给舞蹈展示留下了更多空间并与音乐产生联动，给观众带来感官上的共情，悠扬乐声中联想到大汉风姿的仪态万千。

　　“锦绣”之美，美在展现大国气质，美在考究精致的细节，美在民族古典的乐声悠扬。据了解，除了展现大汉气魄的“锦绣”舞，舞剧《五星出东方》中还有曾登陆过《国家宝藏·展演季》和河南卫视《舞千年》等节目、充满西域风情的婀娜“灯舞”等，风格截然不同的舞段在同一部舞剧中集中展示，带来不同的观剧体验。

　　舞剧《五星出东方》由中共北京市委宣传部、中共新疆维吾尔自治区党委宣传部出品，北京演艺集团联合北京市援疆和田指挥部、和田地委宣传部共同制作，北京歌剧舞剧院、新疆新玉歌舞团演出。目前，该剧的50场全国巡演正在进行，后续将在济南、佛山、泉州、深圳等地进行演出。(完)

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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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