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职场剧为何越来越好看******

　　光明日报记者 牛梦笛

　　近年来，随着现实题材剧集不断涌现，聚焦行业发展态势与运行规律、关注不同职业特点的职场剧，成为影视艺术创作者钟爱的题材。岁末年初之际，职场剧依然百花齐放，其中既有讲述律政故事的《爱的二八定律》，聚焦飞行员职业的《向风而行》，也有将中年人奋斗故事搬上荧屏的《纵有疾风起》，还有反映社会治理的《县委大院》等。在影视创作新风下，国产职场剧触及的职场范围更广、更专业，也涉及了更多的时代内涵，与时俱进地呈现现实生活。

　　不同职业透视着丰富的社会图景

　　在创作日益规模化的趋势之下，与职场、职业紧密相关的剧作正在发生新的变化。职场作为一种核心叙事要素，不断拓展着与之相关的类型化题材创作边界。首先，以《纵有疾风起》《底线》《玫瑰之战》等为代表的职场剧在大体上传承传统创作模式的基础上，将叙述视野向更广阔的社会领域延伸。《纵有疾风起》剧集内容不停留在探讨某种职业本身，更关切职场背后的待人处世和社会互动，呈现出其作为现实主义题材的价值升维。

　　此外，一些职场剧的创作焦点不再囿于一角，不仅让观众看到职业的更多可能性，也着墨于大众经常接触却不甚了解的职业。2017年开播的电视剧《急诊科医生》通过急诊室里发生的各种抢救案例让观众对医务工作者有了更多理解；2021年热播的《理想之城》围绕主人公苏筱建筑造价师的职业身份展开，让观众通过一部剧集得以管窥建筑行业的职场生态；《麓山之歌》将镜头对准工人、工厂、工业，讲述大国工匠的坚守与传承；以乡村振兴为背景的《县委大院》，以平视视角勾勒出一幅“基层工作图鉴”，也更具社会面的广度和深度。

　　北京交通大学党委宣传部青年教师汤嫣表示：“这些职场剧不仅在专业度上有所提升，而且在类型化叙事中更加立体地描摹出了社会的创新发展和时代的崭新命题。剧集中日益丰富的职场叙事也正在释放出对于社会图景的更多想象空间。”

　　年轻化表达拉近与观众的距离

　　职场剧一直以来都是国产电视剧的热门类型。优质的职场剧，在深度遵循现实主义创作规律的同时，通过年轻化表达方式和新颖的表现形式拉近与年轻观众的距离。

　　如在《警察荣誉》中，制作方通过接地气、有烟火味的故事演绎和细节真实、有血有肉的人物形象，引发年轻观众的共鸣共情共燃。在这部剧中，一粥一饭的寻常街巷生活与一个个鲜活的警民形象交相融合，不仅呈现出一幅最真实的人间百味图鉴，还展现出职场剧耳目一新的表达方式，成为青年了解警察日常生活的媒介。

　　作为开年新剧登陆北京卫视、江苏卫视的《纵有疾风起》融合职场、商战、情感等元素，描绘出当前快速发展的经济社会和职场缩影，显示出强烈的时代呼吸感。具体到创作中，这部剧的艺术表达可圈可点。轻喜剧色彩带给观众诙谐轻松的观剧体验，在轻松的作品氛围中向观众传递出“纵有疾风起，人生不言弃”的勇气和力量。

　　在中国人民大学新闻学院博士生李政看来：“职场剧的情怀，体现在对时代与人的观照上。”

　　职场人物群像凸显奋斗精神

　　值得一提的是，全面开花的职场剧呈现了不同岗位奋斗者的光芒。荧屏中关于职业理想与人生追求的故事也感召着屏幕前的观众。

　　《纵有疾风起》生动地勾勒出一幅创业群像，面对资金、团队、场地等一系列难题，主人公唐尘和伙伴们直面挑战，不言放弃。在这群不断实现突破和自我成长的都市人身上，观众看到充满正能量的向上精神。

　　在此意义上，剧中角色的奋斗与成长赋予了屏幕前的观众正确的奋斗航向。职场剧在真正实现挖掘职场生态，透析奋斗图景与人物命运的类型化创作破维上迈出重要一步，展现出了优质内容的影响力。从展现医疗行业纷纭百态的《关于唐医生的一切》，到将女性成长融入职业图景的《女士的法则》，越来越丰富的职场叙事也成为观众体察时代发展的一道窗口。真实鲜活的职场剧则让观众坚信，时代正在阔步向前，每个个体也正因为时代浪潮的奔涌而奋楫争先。

　　《光明日报》（ 2023年01月11日 08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）