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来源:彩神彩票2021-09-16 17:48

  

(新春走基层)福建宁德归侨侨眷的年夜饭:东南亚美食大融合******

  中新网宁德1月21日电 (吕巧琴 吴允杰)印尼烤饼、烤粽、咖喱鸡、扣肉、大黄鱼……在印尼归侨汤松园的眼中,年味就是除夕年夜饭餐桌上各式各样的菜肴。

  “我们家属于‘大融合菜系’,年夜饭非常丰盛。”21日,现年67岁的汤松园在福建宁德市笑着对记者说,除了准备印尼菜系与宁德本地菜外,受越南归侨好友“熏陶”,还会准备一些越南菜。

汤松园所在的华侨新村社区新春元素随处可见。 受访者 供图汤松园所在的华侨新村社区新春元素随处可见。 受访者 供图

  印尼菜咖喱味要浓才好吃,宁德大黄鱼用印尼菜的做法加工别有风味,印尼烤饼必须要有……谈起年夜饭的准备,汤松园侃侃而谈,“也不是过年才吃这些,现在日子好了,每天都吃得很丰盛。”

  1961年,汤松园随父母回国,先期被安置在厦门同安的华侨农场,1965年又被安置到宁德市东湖塘华侨农场。

  1965年,东湖塘华侨农场在宁德三都澳畔创建,由归侨与当地民工数万人填海筑堤围垦而成,先后安置了印尼、马来西亚、越南等地归侨4000多人。

  “当时相当穷,吃白米饭就是一种奢望,每天都盼着过年,因为过年就有肉吃,有新衣服穿,现在的孩子根本想象不到。”回忆起当时的苦日子,汤松园仍记忆犹新。

华侨新村社区工作人员张贴“福”字。 受访者 供图华侨新村社区工作人员张贴“福”字。 受访者 供图

  1997年,东湖塘华侨农场获批成立闽东华侨经济开发区,1999年5月升级为省级经济开发区。2006年4月,闽东华侨经济开发区与闽东工业园区整合,更名为福建东侨经济开发区。2012年12月,经国务院批准,东侨经济开发区再度升级为国家级经济技术开发区。

  历经多年发展,如今的东侨经济技术开发区坐拥3800亩东湖、2000多亩西陂塘以及国家级湿地公园,四面环绕保持生态原貌的南岸公园、北岸公园、塔山公园等休闲景观,已是一个宜业宜居家园,2021年度综合发展水平在全国217个国家级经济技术开发区中位列第22位。

  “现在的生活和以前比,可以说是翻天覆地,每天吃的有鱼有肉,房子住得也很舒心。”汤松园说,特别是各级党委政府都非常关心归侨侨眷,逢年过节都会来看望慰问。

  退休后从事社区工作的汤松园,近段时间来都在忙着帮助上门慰问社区里的归侨侨眷,除送上慰问金、慰问品外,还张罗着在社区内张贴春联、悬挂大红灯笼。汤松园说,除了新春慰问外,也希望用这些新年装饰让社区里的归侨侨眷都能感受到浓浓年味。

  与汤松园有着同样想法的还有“侨三代”、侨企宁德市闽澳华侨汽车服务有限公司总经理黄超伟,他在公司的每个门上都贴上了春联。

  “对我来说,年味就是这些春联、灯笼,看着就非常吉祥喜庆。”黄超伟说,特别是近些年宁德发展快速,城区环境设施也日益完善,春节期间街道两旁悬挂着的彩灯、灯带等装饰特别有年味。

  黄超伟的外公是马来西亚归侨。“小时候过年,外公会做特色烤粽;现在他年纪大了,也很少做了。”谈起马来西亚美食,黄超伟回忆满满。

  “今年年夜饭,将继续与外公一家团聚。”谈及新年愿望,黄超伟说,希望借着宁德快速发展的东风,接好上一代发展的接力棒。(完)

  • 彩神彩票

    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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