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台湾教师热心两岸文创设计交流让文创漫画设计在广西萌芽******

　　中新网玉林12月14日电(记者蒋雪林)“台湾的文创漫画设计方面发展较早，早期在台湾也陆续培养出一些具有台湾文创设计风格的漫画家，在广西，这一领域的人才欠缺，通过在玉林师范学院的教学，让当地的年轻世代在这一领域有所创新。”广西玉林师范学院台湾教师蔡尚德14日接受记者采访时表示。

　　“2022漫画故事设计作品展”近日在广西玉林市群众艺术馆展出。该展览由玉林师范学院商学院与玉林市群众艺术馆主办。本次展出的设计作品，主要由玉林师范学院商学院20级电子商务专业学生所设计。本次展览的指导老师即是蔡尚德教授。

　　蔡尚德介绍，作品展设计内容包括，学生的真人漫画角色演出、漫画场景分镜设计、漫画对白表情设计、漫画创作剧本设计等，内容主要以大学生的生活故事为主。

　　藉由此次活动，蔡尚德带领商学院学生将陆续开发设计“原创漫画设计分享平台系统”，主要为整合AI数据分析技术、词句分析以及图像分析等算法，协助漫画故事创作者设计原创漫画故事作品，未来将不定期地在该系统平台更新分享大学生的原创漫画故事设计作品。

图为学生的真人漫画角色演出现场。　被访者供图

　　据介绍，漫画故事设计是新媒体内容制作的一部分，在抖音、快手等影音直播平台，可常见自媒体创作者所制作的短篇漫画故事或单元漫画故事等以短视频模式展现，目前漫画故事设计在市场上有较多需求量。

　　蔡尚德教授具有设计学硕士与管理学博士学位，主要研究方向为多媒体内容设计创作与系统开发、动画剧情脚本设计创作、漫画角色设计、产品设计、故事行销、电子商务系统设计开发、云计算协同创作环境设计，大数据分析与应用、Linux系统平台环境架设与整合、行动App程序设计等跨领域研究。

　　蔡尚德教授曾主持多项国际学术研讨会议，目前于国内外共发表二十余篇研讨会议论文以及SCI、SSCI、EI国际期刊论文。他在台湾创立“台湾数位文化创意发展协会”，同时出任会长一职。蔡尚德热心于两岸文创设计交流活动。2018年在澳门组织举办了“两岸文化创意设计交流展”，2021年在广西举办了“台湾文创漫画设计交流展”。

　　蔡尚德指出，藉由本次漫画故事设计展活动，可将台湾的文创漫画设计经验，逐步提供给学生学习，并提供给学生一个分享设计作品的交流平台，让学生体验学习漫画作品从无到有的创作过程，由一个抽象的故事情境联想，再到以漫画分镜形式的具象创作过程，将漫画的趣味性结合学生年轻世代的创意，让学生的原创真人漫画设计更具有可看性，也可以藉此提高学生创作的兴趣，培养更多元的创意想法。(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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