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老剧团焕发新活力(艺近人和)******

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　　有了“新鲜血液”的注入，盐城市淮剧团展现出前所未有的新活力。与过去相比，舞台下年轻的观众多起来了，还有不少中小学生。

　　哪怕只是送戏到一个村，剧团通常也会派出最强阵容。多年来，通过一场场乡间田埂上的高水准演出，他们把戏演进了观众的心里。

　　位于江苏省盐城市盐都区聚龙湖畔的淮剧博物馆里，传来阵阵悠扬的旋律。一场风靡淮剧界的嘉年华比赛正在进行。穿上蓝白相间的戏装，化上清秀明丽的淡妆，戴上玲珑剔透的头饰，21岁的盐城市淮剧团青年演员房小莉缓缓步入戏台中间，唱起了淮剧《打神告庙》选段。当天，共有10名来自各地的淮剧演员摘获“最佳演唱奖”，其中包括房小莉在内的3名获奖者均来自盐城市淮剧团。

　　30名新生代演员阵容整齐，每年演出300多场，不断推出精品新作，不断获得各种荣誉，一个庞大的年轻戏迷群体被牢牢吸引……一时间，这个基层剧团成为淮剧圈的关注焦点。

　　年轻人演给年轻人看

　　早冬，盐城市世纪公园东南角，盐城市淮剧团所在小楼右侧的排练厅里，青年演员们正在进行日常练习。“这是剧团最近推出的新剧《金鳞记》，参演的30名演员都是刚二十出头的年轻人，过几天就要首演了。”年轻花旦姜辰颖说。

　　2013年，13岁的姜辰颖考入盐城市淮剧团，进入剧团与盐城幼儿师范高等专科学校合作成立的六年制“盐淮班”学习。那一年，包括姜辰颖在内的30名十二三岁的小学员成为盐城市淮剧团的“定向委培生”。小学员的学戏之路非常辛苦，每天早上5点半就要起床练嗓子，每天都要练十几个小时的基本功，风雨无阻，寒暑不断。经过4年的勤学苦练，2017年，30名新生代演员全部回到剧团实习。“戏苗子”的培养很有成效。他们初出茅庐便一鸣惊人，淮剧《菜籽花开》《送你过江》分别获得江苏省第三届和第四届“文华大奖”。几年下来，30名年轻演员一个也没流失，他们迅速成长为剧团的中坚力量。

　　有了“新鲜血液”的注入，盐城市淮剧团展现出前所未有的新活力。

　　今年28岁的花延伟是盐城市盐都区的一名声乐老师，同时也是盐城市淮剧团的“铁杆戏迷”。小时候，花延伟家里开音像店，到处都是各种各样的淮剧光碟。淮剧光碟听多了，他对淮剧产生了浓厚的兴趣，跟着光碟学，咿咿呀呀地哼，久而久之，学会了不少淮剧经典唱段。大学毕业后来到盐都区工作，在盐都文化艺术中心，花延伟第一次身临其境地观看了盐城市淮剧团的演出。他发现，现在的淮剧和小时候听到的老戏已经不一样了。让花延伟感受最深的是，过去“香火戏”“门叹词”之类的悲调少了，唱腔变得更细腻柔美，更有感染力了。音乐风格上也有较大的改进，过去，伴奏乐器以二胡、琵琶、笛子等民族乐器为主，如今，还加入了小提琴等西洋乐器。“表演形式更加丰富多彩，更多时尚元素融入淮剧里，更符合年轻观众的口味了。”花延伟说。

　　盐城市淮剧团每年要开展近30场“送戏进校园”活动，给孩子们带来精彩淮剧演出的同时，演员们走进教室，走上讲台，面对面教孩子们唱戏，培养学生们的戏曲素养。

　　每周三、周四的下午，剧团副团长、国家一级演员程红都会到当地的小学教戏，教孩子们穿戏服、画戏妆、展开歌喉演唱，沉浸式感受淮剧的魅力。葛子钰是盐都区实验小学四年级学生，以前从来没有接触过淮剧。一年多前，她加入学校的淮剧兴趣班，跟着程红学唱淮剧，目前已经会唱好几个经典的淮剧选段。葛子钰全家人因此都喜欢上了淮剧。

　　团长张正余明显地感觉到，与过去相比，舞台下年轻的观众多起来了，还有不少中小学生。年轻人看戏时更喜欢互动，在观众席上，有的拍起了小视频发朋友圈，有的拿出手机开启了直播。每次演出，看着台上台下那么多年轻的面孔，张正余就笑逐颜开。一场场演出下来，盐城市淮剧团不断在年轻人中“圈粉”。

　　最重要的舞台在农村

　　盐城市淮剧团的院子里，停靠着一辆白色东风牌中型货柜车，车身上画着一个头戴雉翎、身背靠旗的武旦形象，看上去栩栩如生、威风凛凛。十几年来，盐城市淮剧团的演员们坐着这辆车，把一台台淮剧大戏送到大街小巷，送到田间地头。在盐城市盐都区，几乎每一个乡镇、每一个村庄，都留下了盐城市淮剧团演员们的身影。

　　盐城人大多爱看淮剧。淮剧发源于江苏盐城里下河一带以及淮安市，至今仍流行于江苏、上海以及安徽部分地区。江苏很多市、县都有自己的淮剧团。别看盐城市淮剧团只是一个基层剧团，身上的“光环”可不少——曾9次携新剧进京，也曾远赴欧洲进行交流演出，获得的各种奖牌奖杯多不胜数。

　　但在团员们心目中，最重要的舞台，还在广袤的农村。十几年来，盐城市淮剧团每年演出300多场，其中“送戏下乡”近200场。为了不给村民们添麻烦，无论是资历丰富的国家一级演员，还是刚来不久的新人，都备有一个被包和一个网篮，每次出远门，被包装得满满的，网篮里水瓶、水杯、餐具、洗漱用品等应有尽有。

　　搭建的临时舞台简陋粗糙，可热情洋溢的观众总能让演员们演得带劲。

　　2016年秋，剧团到一个偏远的村子演出。天公不作美，开演前半小时，突然狂风大作，大雨滂沱。主持人只好宣布演出取消，台下的观众也慢慢散了，可还有十几位戏迷一直撑着伞，迟迟不愿离去。演员们眼睛湿润了。风雨稍缓，演员们就冒着雨把戏演完。

　　有一次，剧团到泰州兴化演出，车刚开到村口，鞭炮声就“噼里啪啦”响起来了。透过车窗玻璃，演员们远远地看到，村民列着队，拉着长长的横幅欢迎他们到来。车还没停稳，村民就围了上来，争抢着邀请演员们到家里去住。很多时候，演出刚完，后台就挤满了人，年轻人凑上来拉着演员们合影留念，老人们则捧着瓜果小吃往演员手里塞，小小的后台瞬间成为火热的“追星”现场。

　　哪怕只是送戏到一个村，剧团通常也会派出最强阵容。多年来，通过一场场乡间田埂上的高水准演出，他们把戏演进了观众的心里。

　　演好戏，演精彩的戏

　　今年55岁的刘婵是一名资深的淮剧戏迷，每逢庙会上有淮剧演出，或者村里有人家请民间淮剧团来演出，她就带着小板凳找个最靠前的位置坐下来，一直看到演出散场才依依不舍地离开。盐城市淮剧团这几年推出的一系列新作品却让她有了耳目一新之感。虽然刘婵工作很忙，但只要盐城市淮剧团有演出，她就会前来捧场，尤其是每逢剧团有新戏出炉时，她会连着看很多场，百看不厌。在她看来，这些新剧不仅唱腔动人，表演唯美，而且有深刻的思想内涵，大都演的是身边人，讲的是身边事，故事贴近生活，让观众觉得自己既是看戏人，也是戏中人。

　　最初的淮剧多为民间生活小戏，内容简单纯朴，语言诙谐风趣。盐城市淮剧团的不少新戏继承了这一传统，以轻喜剧的方式，演身边人，讲身边事。

　　《鸡毛蒜皮》《十品村官》《半车老师》《菜籽花开》《送你过江》《为你绽放》《宋公堤》……近年来，盐城市淮剧团下了大功夫，创作出多部新编现代戏，几乎部部精彩。尤其是《鸡毛蒜皮》和《十品村官》，演出都在1000场以上，至今仍然很受欢迎。

　　《鸡毛蒜皮》中，两户人家因为鸡毛蒜皮的小事闹矛盾，朴实机智的村民组长巧妙劝解，最终让两家人握手言和。戏演到哪里，就在哪里引起一连串会心的笑声。有一次在淮安博里镇的演出结束后，当地的司法助理跑到后台说：“这部戏编得太好了，我们现在的工作要解决的，全是这样鸡毛蒜皮的事情！这部戏演完，以后我们再去做工作，就会容易多了。”这部作品，也成为第一部获得“五个一工程”奖的淮剧。

　　《宋公堤》讲述新四军在盐城阜宁成立抗日民主政府后，首任县长宋乃德在没人、没粮、没钱的情况下，四处奔走，动员群众，带领军民筑成近百里的拦海大堤，全心全意保护人民生命财产安全的动人故事。2022年11月，在滨海县会议中心演出结束后，滨海县五汛镇党委书记邀请剧团到即将开始的党员培训班来演一场，“今年的培训，我就不开会了，你们这两个小时的演出，比我开3天的会还管用！”

　　剧目还能为观众“量身定制”。有一次，盐城某开发区的安置工作遇到了困难，部分居民产生了一些担忧和疑虑。负责人请剧团排了一部小戏，将想讲的政策、道理蕴含在生动的故事中，到开发区演了几场，终于赢得居民们的理解和支持，顺利完成了搬迁。

　　一次演出散场，有位观众来到后台，感慨地对张正余说：“我看过你们团的很多戏，发现不管是传统戏还是现代戏，内容都离不开8个字——爱国、敬业、诚信、友善。”的确，这些精彩的作品，不仅为剧团斩获了大量奖项，吸引了一大批“铁杆粉丝”，更如无声细雨，润泽着老百姓的心。

　　版式设计：赵偲汝

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）