图1 陈光教授和学生在一起
在陈光教授看来,教育的本质不仅仅是文化知识的传授,更是健康人格的塑造,即使在罹患癌症的艰难时刻,陈光教授都表现出一个教师和诗人特有的精神价值。下面是他写下的一首诗:
惊梦
惊梦床头风瑟瑟,三十六年云雾中。
无端落叶花伴泪,奈何晴天雁无踪。
沧海轮回悲歌月,青山依旧笑东风。
征帆总在船泊处,登高莫嫌不名峰。
集数十年潜心教育的经历,陈光教授提炼出“教育五字经”,阐释他心目中大学教师的“画像”。《光明日报》曾作过详细报导:
教育是人类自我塑造、不断进步与发展的动力所在。集数十年从教之心得,遂有“教育五字经”:
第一,明白大学之道。《大学》曰:“大学之道,在明明德,在亲民,在止于至善”。我“篡改”一下,“大学之道,在爱学校,爱学生,爱学问无止境”,其实任何一个学问都可以分为五个层次,是什么,为什么,做什么,怎么做,为谁做?寓传道于解惑之中,重育人在教书之时。道器合一,知行合一,亦为大学之道。
第二,关注民生之情。教师职业的社会意义,其实是在社会之中,知识的价值在于应用,学会用知识的阳光关注民生之需要,用科技的眼光关注社会之变化,用世界的眼光关注中国之发展。
第三,仰望星空之美。时下市场经济发展,利益主体分化,物欲横流,人心浮躁。大学之独立的精神尤其重要。大学和大学教师应该成为社会发展的建设性的批评者、既有知识的积极的怀疑者、现有政策的先导性的评判者。教师应该具有丰富而独立的精神世界。
第四,养成儒雅之风。大学教师应该有个怎样的形象?在我看来,他(她)应该荣辱不惊、心存静气、温文尔雅、宽厚达人。高校教师的核心价值则是“个人魅力”。
第五,修炼九鼎之才。以言履职、以言行道、以言教书、以言育人,是教师的职业的特征。广博的学识加上雄辩之才,是为师者之至高境界。能说善言而又言中有物,是大学教师的基本功。
在教育教学领域,陈光教授先后开设课程20余门,包括国家精品课程等;陈光教授团队在学校创新创业教育中发挥着重要作用,先后两次获得国家优秀教学成果奖二等奖,多次获得四川省优秀教学成果奖一、二、三等奖等。
有人说,陈光教授是个“网红教授”。他的博客、微博、微信公众号、抖音几乎每天更新,他也是四川电视台、成都电视台专栏节目和多家平面媒体的点评嘉宾和首席专家。在他看来,教师职业的社会意义,其实是在社会之中,知识的价值在于应用,关注社会,造福民生才是科学之道。陈光教授个人抖音的简介是:天穹为教室,社会做讲台,苍生是听众,也许是个很好的注脚。
图2 陈光教授做客电视台
陈光教授的社会兼职多达20个,每一个兼职都在具体体现大学的社会服务功能。从中国行政管理学会理事到四川省科协常委、省级学会会长,从四川省委省政府决策咨询委员到资阳、德阳、雅安、宜宾等地政府顾问等,都代表着陈光教授的多重身份和不同的社会角色。
目前,在新发展阶段,陈光教授团队正专注于国家科技自立自强、战略产业布局的深度研究。2022年6月初,陈光教授率团队到宜宾做课题调研,团队老师们特地来到古镇李庄,在陈光教授题写的对联前合影。
图3 陈光教授团队在宜宾李庄
随后,陈光教授作为省委宣讲团成员在宜宾酒都饭店为近300名干部作报告。在报告中,他说刚刚去了李庄,深深为李庄的博大、宁静、古朴和苍凉所感动,他问当地干部,“李庄是什么?”然后脱口而出,“李庄是中国文化的折射点,民族精神的涵养地”!会后,应主人的要求,题写了这句不是对联的对联:
中国文化的折射点,民族精神的涵养地。
如今,这句话依然悬挂在中国李庄抗战文化陈列馆,并被收藏在新修建的中国李庄抗战文化博物馆中。
时光荏苒,江河长流。每一个优秀的教师,都是大学历史长河中一个小小的浪花,都是大学这棵大树上的一个季节新芽。陈光教授在交大的故事仍在继续,而刚刚度过第126周年校庆纪念日的西南交通大学,它作为一所有着历史底蕴,特色鲜明、充满活力的大学,一定会不断激励千千万万教师、学生和校友成为行业翘楚,为党和国家事业作出新的贡献!
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)