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流进心底的斑斓水色******

　　早市 黄志刚

　　那年·时代记忆 李国梁

　　母与子 冯晓东

　　毕棚沟风景 陆庆龙

　　停泊 姚芳华

　　写生（水彩画） 邓涵

　　塔吉克老人（水彩画） 李晓林

　　【学人谈】

　　近年来，中国水彩画的发展可以用“迅猛”一词来形容：艺术院校的水彩画教学由相关课程的设置逐步转变为水彩画系的建立；国内大大小小的水彩画创作团体陆续组织成立；国内外的水彩画展览和写生创作交流活动频繁举办；大量水彩画相关赏析、普及文章由各类媒体不断推送……中国水彩画发展在短短几年里变得热闹非凡，呈现出一派欣欣向荣的景象。

　　在众多画种里，水彩画是极为活跃且十分适宜在各类公共文化场所展示、推广的一个画种。究其缘由，是因为水彩画有着良好的群众基础，除了其鲜艳明丽的色彩、雅致清新的风格十分贴近大众审美外，创作材料稀松平常，绘画方式简便易行，也使得人们更易掌握。此外，水彩画在进入中国的数百年来，大都以小幅风景、静物的形式出现，种种缘由，使得水彩画成为大众喜闻乐见的艺术形式。

　　作为“舶来品”，水彩画的发展历程与西方美术史有着很大部分的重叠。尽管水彩画历史悠久，但油画、雕塑、壁画等在不同时期各领风骚，成为艺术创作的主流，而19世纪之前的水彩画大多是描述性绘画，更多是作为补充，常见于风景、静物等主题的小幅创作中。直至19世纪末，纷繁的艺术形式与风格不断涌现，对绘画个性的强调被推向了极致，这也为水彩画带来了新的生机。因为它的鲜活、灵动，甚至种种不可控因素都可成为它的亮点，艺术家们从水彩画的创作中获得了前所未有的体验。

　　我们常将水彩画比喻为轻音乐，这是基于其调性而言。在水彩画漫长的发展历程中，如丢勒、透纳、康斯特布尔、塞尚、罗丹、萨金特等西方绘画大师，以及中国老一辈艺术大家，如李铁夫、关广志、李剑晨、吴大羽、庞薰琹、吴冠中、古元等，正因他们的辛勤耕耘与不懈探索，大大拓展了水彩这一画种的深度与广度，也提高了这一媒介的知名度。当代中国水彩画的创作发展，除了对于媒介材料本身的关注，还应注重提升创作者自身的艺术水准，包括艺术家的胸怀、眼界和知识结构的完善度，以及对美术史的认知，这些因素直接决定了创作者使用水彩这一媒介的角度、方式和作品语言的丰富性。这一点，在近年来的中国水彩画创作中体现得尤为明显。

　　近日，以“水彩让城市更精彩”为主题的首届中国当代水彩邀请展暨水彩学术论坛在青岛举办。此次展览参与者众多、影响力甚广，通过来自全国各地优秀水彩画家创作的500余件作品，我们可以管窥当代中国水彩画创作，一探其多元的发展面貌。许多优秀作品从题材、形式、观念等多方面展现出水彩画的多样可能，让人眼前一亮。栾泓伟的《岁月如烟》、白固的《秋日》、胡巧玲的《食语》等作品注重个性化的语言表达，通过对景物的描摹传达出细腻的个人情绪；纪钦达的《培训班》、林波的《安全出行》、井旭的《悠悠的世界》等作品从不同角度展现出人与时代密不可分的关系，以崭新的视角探索具象绘画的表达维度；刘云生的《雪域老妇》、冯晓东的《母与子》聚焦人物主题，艺术家力求运用传统的表现方式，通过深入刻画塑造不同生存状态下的人物性格。此外，还有许多艺术家试图在创作中展现水彩语言的实验性与观念性，于具象与抽象的转换中，探索画面形式的疏密变化与简繁对比，以及色彩在水性张力下的变化极限。其中，邓涵的《写生》、姚芳华的《停泊系列》、王绍波的《岛城》、赵云龙的《无风的夏日》等作品让人耳目一新。

　　纵览参展作品，我们也可以发现，近年来的一些水彩画创作倾向于在纸面上玩味形式语言的变化，内容上则趋于超脱现实的表达，追求视觉上的快感。同时，全国不同地区水彩画发展的不均衡、创作者水平参差不齐，同样是我们需要面对的问题。在锤炼创作技艺的同时，艺术家还需要具备紧扣时代脉搏、与人民同呼吸共命运的情怀，需要秉持现实主义的创作态度。与此同时，中国水彩画的发展还需加强艺术批评和艺术理论研究，为实践提出更高的要求，理论与实践同频共振，方能使作品生发出创新的力量。

　　我想，水彩画也许就是万花丛中那一朵淡雅的小花，它就应该以自己轻快、明媚、透亮、飘逸的姿态展现于世人面前，去传达人的情感与思绪。当然，这并不意味着它就不可以有所突破，有人尝试以超大尺幅展现其魅力，有人将宏大题材搬上水彩画纸，有人借助新材料、新技法探寻艺术语言的新表现……这些都是当代中国水彩画以求突破的一种实验，我们应该鼓励这种实验。尊重传统，继承传统，但不拘泥于传统，不停留在过往，方可行稳致远。

　　（作者：李晓林，系中央美术学院教授、中国美术家协会水彩画艺术委员会副主任）

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）