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面向世界，习近平如何讲故事？******

　　(近观中国·外交篇)面向世界，习近平如何讲故事？

　　中新社北京9月27日电 题：面向世界，习近平如何讲故事？

　　作者 钟三屏

　　“土地沃壤，稼穑备植，林树蓊郁，花果滋茂，多出善马。”

　　2022年9月开启中亚之行前，中国国家主席习近平在乌兹别克斯坦媒体发表的署名文章中，讲述了唐代高僧玄奘描绘撒马尔罕美景的故事。两国上千年友好交往的历史，从故事中扑面走来。

　　如果说外交是一门关于沟通的艺术，“讲故事”或许正是最有效的沟通方式之一。可春风化雨、润物无声，也可振聋发聩、发人深省，这是故事的力量。

　　作为中国故事的“第一主讲人”，习近平常常在出访的演讲里、在国外媒体发表的署名文章中，用讲故事的方式让更多国家的人民听见中国的声音，增进彼此间的了解。

　　细数习近平在外交场合讲过的故事，不难发现，中外绵远悠长的交往历史是其取之不尽的“素材库”。

　　在海上交通枢纽新加坡，习近平谈起当地博物馆里的郑和宝船模型；

　　在佛教起源之地印度，习近平提及白马驮经的典故；

　　在丝绸之路上的伊朗，习近平说到中国使者张骞的副使曾在此受到隆重接待。

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资料图：“郑和宝船” 1：1比例复建船体。中新社记者 泱波 摄

　　历史长河中，中国与许多国家都结下不解之缘，构成如今相知相识的共同记忆。无论是曾经的驼铃相闻，还是舟楫相望，过往的交流成为如今的故事，也构筑起未来的互动基础。

　　如何让文化背景迥异的听众听得懂中国人的讲述？

　　那些激发文化共鸣的故事，往往能让讲述者与倾听者之间产生奇妙的“化学反应”，这也正是习近平快速拉近彼此距离的诀窍。

　　在英国伦敦金融城市长晚宴上，习近平讲起同一时代的东西方两位戏剧大师——莎士比亚与汤显祖。“每个读过莎士比亚作品的人，不仅能够感受到他卓越的才华，而且能够得到深刻的人生启迪。”

　　与此同时，他也向在座英国听众介绍，“中国明代剧作家汤显祖被称为‘东方的莎士比亚’，他创作的《牡丹亭》、《紫钗记》、《南柯记》、《邯郸记》等戏剧享誉世界”。

　　两位文学巨匠的同频共振，拉近了中国与英国的“文化距离”。

　　在美国华盛顿州西雅图市，习近平在谈及海明威和他笔下的《老人与海》时，还特别提起自己的一段轶事：“我去了海明威经常去的酒吧，点了海明威爱喝的朗姆酒配薄荷叶加冰块。我想体验一下当年海明威写下那些故事时的精神世界和实地氛围”。

　　三言两语，几段故事，习近平让听者感到大洋彼岸的中国并非文化中的“他者”。

　　面向世界讲述中国，习近平也常常采用讲故事的方式，并多次讲到他自己或友人的故事。

　　在讲述中国的发展历程时，他没有用宏大的场景描述，也没有用任何的统计数字，而是选择了一个与他个人经历紧密相关的村庄——梁家河的变化。

　　在一次外访中，习近平讲述自己在陕西梁家河当农民的时光，“我和乡亲们都住在土窑里、睡在土炕上，乡亲们生活十分贫困，经常是几个月吃不到一块肉”，“我很期盼的一件事，就是让乡亲们饱餐一顿肉，并且经常吃上肉。但是，这个心愿在当时是很难实现的”。

　　紧接着，他说起梁家河如今的变化，“今年春节，我回到这个小村子。梁家河修起了柏油路，乡亲们住上了砖瓦房，用上了互联网，老人们享有基本养老，村民们有医疗保险，孩子们可以接受良好教育，当然吃肉已经不成问题”。

资料图：陕西省延安市梁家河村风光。图片来源：视觉中国

　　作为14亿多中国人民的领导人，在习近平向外界讲述的中国故事中，复杂而深刻的中国今昔之变浓缩在一个小小的村庄里。中国发展的宏大叙事，还原为一处处生动的细节。

　　星巴克董事会名誉主席霍华德·舒尔茨当时也是台下的听众之一，通过习近平的讲述，“梁家河”这个此前从未听说过的地名，在他的心中留下深刻印象。发生在这个中国陕北小村庄的故事，让舒尔茨对中国梦和美国梦的共通之处有了更深的理解。

　　“中国需要更多地了解世界，世界也需要更多地了解中国。”在谈笑间，在感动中，在回味深长的故事里，人们看到一个具体又可感的中国领导人，也看到一个宏大而复杂的中国。

　　解读习近平讲故事，也为更多人成为中国故事的“主讲人”开启了可能。

　　在互联网时代，每个人都是“价值出口”；在地球村时代，每个人都是“国家名片”。在这个格外需要交流与理解的时代，打动人心的故事，正在成为一门沟通中外的世界语言。(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）