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“人间真实”才是《打开生活的正确方式》******

　　正在播出的剧集《打开生活的正确方式》热度值稳定，位列优酷平台在播剧的第二名。偏向合家欢的剧情和主打中年人生活图鉴的定位，集纳黄渤、梅婷、朱珠、田雨、王志飞、韩童生等一众实力派高口碑演员，不仅开播后未见大热，新近豆瓣评分更低至4.6分，有些令人难以置信。

　　业内人士认为，轻喜剧路线和“合家欢”电视剧的属性本具有最广泛的收视人群基础，然而也正因如此，人物设定不合理、故事展开和情节推进缺少“抓地感”，无法激发共鸣的时候，来自观众的低分与吐槽也会“火力”集中。这提醒着创作者们，现实题材创作需认真回归生活本地、紧扣时代节拍，才能与当代观众形成同频共振。

　　在酸甜苦辣中品味人生百态

　　虽说人间烟火气可以抚慰人心，但身处其中却也不得不品尝各种酸甜苦辣。《打开生活的正确方式》涉及了当代中年人面对的职场关系、情感纠葛、子女教育、父母代际观念冲突等多元的现实话题。主创选择用轻喜剧的形式应对“困顿中年”的沉重性，在拆解种种生活烦恼的同时，找寻“笑着前行”的慰藉与力量。

　　当初恋女友和现任妻子坐在一辆车中，对中年男人来说是一个什么样的修罗场？由黄渤饰演的汽车销售公司经理边亮，一边开着车一边小心翼翼地引导话题走向，生怕妻子产生什么误会。俗话说“人到中年万事忧”，刚刚置换了一套大房子、并且即将升任公司副总的边亮春风得意之际却突逢“惊喜”，从总公司空降来考察人事的领导，竟然是自己的初恋女友冬晓。二十年前两个人的分手并不愉快，如今的冬晓也没打算公私分明，不仅明示自己要介入边亮的婚姻感情生活，还在工作中处处针对。等焦头烂额的边亮好不容易化解了与初恋女友之间的尴尬关系，几乎板上钉钉的晋升副总的机会又被空降来的董事长亲戚抢走。努力工作多年却不敌竞争对手的血缘关系，边亮在找朋友发泄完满腹牢骚后回归了平常心，显示出当代中年人特有的应对外界纷扰的“钝感力”。

　　公司里不顺心，回到家里又要面对不同代际关系的烦心事。儿子学习成绩不好，夫妻两个想着把儿子送出国留学，却被中介骗走一百万，而儿子对出国留学又非常抵触。小的不听话，老的也不省心。边亮的“老顽童”父亲，就喜欢和孙子一起打网游……《打开生活的正确方式》就是用这样细碎却娓娓道来的方式，勾勒着中年生活的种种尴尬与烦恼。

　　出色演技撑不起套路化情节和不合理人设

　　在《打开生活的正确方式》里，黄渤、梅婷、朱珠、田雨、王志飞、韩童生等“中戏骨”、“老戏骨”贡献了出色的演技，他们的表演松弛自然、贴近生活，符合各自的年龄和身份特征。例如黄渤在表现成熟与洒脱的同时，也演出了中年人满满的疲惫感。

　　不过，让观众信服的人物设定，不能仅靠演员的演技支撑。例如由朱珠饰演的冬晓不仅事业有成，而且明艳动人、美丽大方。而面对这样一个优秀前女友的“咄咄逼人”，虽然边亮对婚姻和妻子的态度始终“坚定不移”，但情节展开中又出现了许多“迷惑行为”。在初恋女友冬晓提出一起去试婚纱的要求后，边亮不仅答应还很快乐地拍了四套婚纱照；日常工作中两人的身体接触也缺少应有的“边界感”，这就与男主思虑成熟、做事稳重的人设有些自相矛盾。此外，剧中围绕着边亮和前女友之间的戏剧性“名场面”也过于频繁与刻意，也难怪不少网友们对此类情节心生反感——无论中年生活是一地鸡毛的热闹嘈杂，或静水微澜的岁月画卷，众多实力派演员都值得更真挚鲜活的故事，或者更有讨论价值的话题深度，而不应让观众打出“太俗套”的低分。(本报记者 卫中)

　　(来源：文汇报 2023年2月3日 第6版)

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）