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上博东馆打造“开放型博物馆”******

　　在浦东新区花木社区，上海博物馆东馆正拔地而起。

　　步入场馆内部，与常见的博物馆不同，这里采用了开放式设计，其中多处设计别有洞天。

　　据了解，上博东馆预计今年年底开门迎接参观者。

　　“不像传统博物馆”

　　上博东馆建筑高度近45米，地上6层包括展示陈列、公众服务、库房及办公用房；地下2层则主要为学术报告厅、影院、活动教室等。

　　许多人印象中的博物馆，一般都采取了封闭式设计，大量采用人工照明，光线昏暗，而且空调温度偏低。据业内人士透露，其中重要原因是要确保文物安全。一些参观者趣言，“走进博物馆，就像走进尘封的历史”。

　　但许多经过上博东馆的人，对这一建筑的第一印象是“不像传统博物馆”。据介绍，外立面蜿蜒起伏的曲线，在设计上暗合上海这座城市“海陆交汇”的地理位置，也象征“勇立潮头”的精神。建筑内部设计与功能组织，也一改常见的博物馆封闭式流线设计，与城市空间有了更紧密的联系，力图为市民带来一座“开放型博物馆”。

　　走进上博东馆一楼连廊区域，顶部是一个174平方米的椭圆形玻璃穹顶，40米挑高的大厅，顶部玻璃穹顶达632平方米，建筑四面都设置了一定高度的玻璃幕墙，还有敞开式空间与外界连通，阳光能从四面八方透进博物馆内。上海博物馆馆长褚晓波表示，“我们在符合文物保护要求的前提下，希望有自然光透进来，这样观众在博物馆里参观会有多样性的感受。”

　　上博东馆西临杨高南路、北至世纪大道、东面是丁香路，与上海科技馆、东方艺术中心隔街相望。观众在博物馆里，不再仅仅是“进入尘封的历史”，也能从不同角度远眺城市景观、感受城市的脉动，让历史与当代生活交流共鸣。

　　据悉，由于建造年代等原因，上博人民广场馆没有设计专用通道，文物运输一般在晚上。而上博东馆将设置员工、文物专用通道，与观众通道分开，在不打扰观众参观的情况下大大提高文物运输的安全性。据透露，过去布展时曾发生过的拆门以搬运大体量文物的情形将成为历史。

　　多处设计“别有洞天”

　　一些途经上博东馆的市民发现，透过长方形外立面镂空的开放空间，能看到中间环绕而上的坡道。

　　据了解，这其实是一种传承。1996年开放的上博人民广场馆，建筑造型一大亮点是方形基座上托起圆柱形顶部，取“天圆地方”之意。而东馆的建筑主体呈矩形体块，中间嵌入圆形的旋转坡道，也是方和圆的结合。

　　东馆中间这一旋转坡道，其实是三楼通向五楼的休闲步道，开放后，这一巨型的旋转坡道很可能会成为上海新晋“网红打卡点”。

　　在靠近旋转坡道的区域，开放度更高，未来将开设一个针对少年儿童的探索宫。据透露，不同于一般的文物展厅，上博将在探索宫里融入“探索”理念，推出将人文、艺术、文明等内容结合在一起的项目，帮助少年儿童学习知识、拓展眼界、丰富体验，启发他们的探究性思维。

　　占地数千平方米的五楼露天区域则将复制仿造一组江南园林建筑，也是室内展厅向室外的延伸。观众在四楼展厅参观完江南文化主题展，可以步行至五楼，在园林的亭台楼阁之间眺望周围的城市脉动。上博颇受欢迎的“博物馆奇妙夜”活动，今后也将安排在这里举行。

　　上海博物馆前任馆长杨志刚曾透露过一段趣事：他在医院看病时，医生看到其病历卡上显示单位是上海博物馆，于是跟他说，“第一次谈朋友的地方就在你们上博。”

　　这让杨志刚感慨，未来观众除了参观展览，还能在博物馆空间里享受休闲、社交、餐饮等更多体验，“博物馆的功能应该是复合的，这就要求在建筑的布局、空间的营造里把它们充分考虑进去，让观众喜欢来且愿意经常来。”

　　“发掘呈现上海的文化”

　　据了解，上博东馆有大小展厅20余个，还设有大量教育体验场地，展示陈列区面积达3.36万平方米，预期每年观众接待量达500万人次。

　　据褚晓波介绍，上海博物馆以打造“世界顶级的中国古代艺术博物馆”为发展目标，上博东馆的建设也将坚持这一定位。未来将在上博东馆构建起以中国古代文化主题为核心的展陈体系，以常设展为主，为观众呈现海内外体系完整、脉络清晰、史料翔实、叙事生动的中国古代艺术通史陈列，以及海派与江南文化、中外文化交流、互动体验四大系列。其中，青铜馆、书法馆、绘画馆、印章馆是海内外唯一的常设通史陈列场馆。

　　“上海博物馆虽然是一个面向全球的博物馆，但是它既然扎根本土、位于上海，我们理应发掘呈现上海的文化。”褚晓波表示，未来在上博东馆举办的许多展览并不是按照文物材质来展示，而是按照主题来演绎，常设主题中的展品内容、角度会定期调整。（简工博）

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）