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来源：快三平台2020-09-30 17:48

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探访尼雅遗址，传说中的精绝古城是何模样？******

　　中新网新疆和田2月4日电(潘琦)远处，晨光初起，宿雾未散，近处，10余辆越野车一字排开向着千年遗址尼雅出发。近日，记者跟随“2022-2023跨年横穿塔克拉玛干沙漠探险队”一行40余人，驱车4个小时，从新疆民丰县穿越无人区走进塔克拉玛干沙漠中心，探寻精绝古国的踪迹。

　　出发，前往塔克拉玛干沙漠腹地

　　精绝古国，是否是小说《鬼吹灯》里的秘境？尼雅遗址地处丝绸之路南道交通必经之地，曾经是精绝古国繁盛的城郭。

　　精绝古国的存在时间约为公元前2世纪到公元5世纪。自1901年尼雅遗址被发现以来，多次考古活动出土了大量精美文物，尤以1995年的中日尼雅遗址联合考察队发掘成果最丰，其中最著名的就是“五星出东方利中国”汉代织锦护臂，为国家一级文物，中国首批禁止出国(境)展览文物之一，被誉为20世纪中国考古学最伟大的发现之一。

　　从民丰县城沿315国道行驶至沙漠公路(新疆轮台至民丰县)后，大地开始变得荒凉，只有两侧人工栽植的沙拐枣、梭梭、红柳等排排涌来。在抵达离尼雅遗址最近的小镇后，车队突然停了下来。

　　“给轮胎放气！”远处传来领队嘹亮的声音。司机师傅华林告诉中新网记者，在进入沙漠前，降低轮胎气压将增加轮胎与地面接触的面积，减少车身重量对地面的压力，降低被陷在沙中的概率。

尼雅住宅遗址。　阿力木江？胡加布都拉摄

　　跋涉，在黄沙大漠中

　　汽车在漫天黄沙中奔驰，沙漠丘陵高低起伏，因干涸而死去胡杨再一次提醒我们这里是死亡之海。

　　从平坦的村道拐下路基，一人多高的红柳扑面而来，四轮驱动的越野车左冲右突，剧烈地颠簸，树枝刮擦着车门发出刺耳的声音，坐在车内的我们东倒西歪，忍不住阵阵惊呼。

　　继续向沙漠深处前进，眼前最有趣的地貌是红柳包，它们孤立高大，像一处处破败的烽燧。

　　红柳包由流沙围绕红柳缓慢而有规律地堆积逐渐形成，起初土包很小很矮，经过数百年不间断的沙土堆积和红柳植物的逐年生长，常常出现高达10米以上的大土包。新疆文物考古研究所研究员张铁男说：“1995年中日联合考古发掘时，我们把国旗插到红柳包上，高高飘扬。”

干枯的胡杨散布在沙漠之中。　阿力木江？胡加布都拉摄

　　记者抬起相机，远处的沙丘近在眼前。细细观摩，沙丘的轮廓甚是迷人，两翼顺着风向延伸，平面轮廓呈现新月形，黄沙漫漫，蜿蜒曲折。

　　神秘，精绝古城又现真容

　　翻过一道沙丘，连片木桩突然映入眼帘。“这是尼雅遗址中保护最为完整的N3和N4居址，曾经是精绝人居住的地方。”张铁男介绍，这里就是精绝古城，保留着受损程度不一、规模不等的众多房屋、葡萄园、羊圈等遗址。

　　据张铁男介绍，精绝人住宅遗址边有果园分布，当时食用的果品，除了葡萄、桑葚以外，还有石榴、杏、桃、沙枣等。顺着木栈道走进N3，尽管有些地方已被流沙掩盖，但精绝人木骨泥墙的建筑依稀可见，胡杨木为房屋的基柱，红柳枝编成篱笆做墙体。风吹过，一些枯萎了的果树树干，一小簇一小簇地从流沙层中露了出来。

　　如今，走近尼雅遗址，仍能轻松辨认出这里的“地标”——佛塔遗址。塔体通体乳白，下呈正方形，上为圆柱形，佛塔用土坯加泥砌成，6米高的佛塔分3层。绕着佛塔走一圈，想象着千年前精绝人在这里生活的点滴。

　　农田果园，人们种植小麦、葡萄、桑树，织造毛毯，烧制各类陶器。仿佛随时会炊烟再起，牛羊撒欢，驼铃声响。

尼雅佛塔。　潘琦摄

　　“佛塔西北数千米的地方，就是国宝‘五星出东方利中国’锦护臂出土的地方。”新疆和田地区文化体育广播电视和旅游局局长吐送古丽·买托胡提说，关于精绝古城消失有很多猜测，是战争？疾病？还是自然条件恶化？遗址并没有发掘出刀剑戟箭，也没有战斗过的尸横遍野。反倒是所有的墓葬亡者安详平静，大礼陪葬。生活痕迹都清晰可见，但这里居住的人们却忽然消失了......丰富的文化内涵和神奇的未解之谜让尼雅遗址成为众多探险者和考古工作者的向往之地。(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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