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中共二十大注重讲好中国故事 突围文明话语困境******
(中共二十大·观察)中共二十大注重讲好中国故事 突围文明话语困境
中新社北京10月20日电 题：中共二十大注重讲好中国故事 突围文明话语困境
中新社记者 马海燕
2017年，230余件(套)阿富汗国宝来到中国展出。在中国巡展约三年间，140多万人观看过展览，并为它们颠沛流离的命运和守护者的默默付出而感动。
因为中国也曾有国宝毁于战火，也有国宝因战乱流失海外，所以中国人对所有文明的坚守和保护都心存敬意。
资料图：2019年4月24日下午，由文化和旅游部、国家文物局联合主办的“归来——意大利返还中国流失文物展”在中国国家博物馆开幕，796件流失文物“回家”后国博首展。图片来源：ICphoto过去十年，富裕起来的中国人对精神生活的追求空前提高，走近世界舞台中央的中国对于深化文明交流互鉴也更加重视。
中共二十大报告提出：“增强中华文明传播力影响力，坚守中华文化立场，讲好中国故事、传播好中国声音，展现可信、可爱、可敬的中国形象，推动中华文化更好走向世界。”
此间传播学者注意到，这是党代会的报告首次将文明传播力影响力与国际传播能力放在一起阐述。
北京大学国家战略传播研究院院长程曼丽表示，这意味着中华文明不仅是“讲好中国故事、传播好中国声音”的重要方面，也将为国际传播能力建设提供更有力的价值支撑。
中国领导人高度注重从中华传统文化中汲取营养。从联合国教科文组织总部到阿拉伯国家联盟总部，从纪念孔子诞辰2565周年国际学术研讨会到亚洲文明对话大会，习近平在多个场合阐述中国的文明观。
从十九大报告提出“加强中外人文交流，以我为主、兼收并蓄”到二十大报告提出“增强中华文明传播力影响力”，执政党对以文明沟通民心、以文明塑造国家形象的思路更加清晰。
程曼丽表示，过去十年，中国领导人运用中华文明，提炼中国智慧，为世界治理提供中国方案。只有理解了中华文明，才能理解人类命运共同体背后的思想力量和精神力量；文明多元化决定了现代化道路的多元化，理解了中华文明，才能更好地理解中国模式、中国道路、中国式现代化的根基。
“西方以理性建构的方式，给世界强加一套规则体系，欲将中国塑造成西方投射政治想象的载体。”中国人民大学新闻学院教授赵永华说，21世纪的今天，中国突围文明话语困境的基本策略就是“讲好中国故事”，向世界传播中国声音，推动中华文化走向世界。“讲故事并不简单，是给周围世界和生活赋予意义和秩序的过程。”
赵永华认为，阻碍国外受众接受中国故事的并非信息不畅，而是根深蒂固的文化观念和偏见。讲故事的终极目标是要寻找到文化之间的可通约性，以文化间性和文化包容弥合文化差异，彰显中华文明的宽广胸襟。
资料图：2022年2月4日晚，第二十四届冬季奥林匹克运动会开幕式在北京国家体育场举行。中新社记者 李骏 摄北京冬奥会开幕式上，充满中国文化底蕴的“二十四节气”倒计时惊艳世界；闭幕式上，“折柳寄情”让世界看到了传统中国人的含蓄与深情。“相互尊重，平等相待”“美人之美，美美与共”“开放包容，互学互鉴”……这些中国传统文化和智慧也在“天下一家”的叙事中为更多人所理解。
文明交流体现在日常点滴中，从不戴有色眼镜看人，到尊重彼此的饮食、服饰、语言、风俗、传统和流行文化，再到彼此欣赏、美人之美、美美与共，需要千万条交流和对话的桥梁和纽带。
文明交流与传播也从官方、媒体、学界的行为变成民间自觉自发的行为。十年间，中国传统文化精粹不断融入新时代的发展潮流，国潮成为新时尚，文博创意产品成为网红新宠，非遗绝活正吸引着越来越多的新生代继承，并通过社交媒体吸引国外更多人的目光。
互联网上受欢迎的不仅有李子柒们展示田园风光的短视频，还有中国的网络小说、影视作品。国外受众从中一窥现代中国人的精神面貌。为了更好地了解中国文化，世界各地学习中文的年轻人也越来越多。
“文明的传播力影响力必须落在国际传播的实处才能焕发生机和活力。‘讲好中国故事、传播好中国声音’不仅仅是传媒机构的事。”程曼丽说，以文明交流超越文明隔阂，以文明互鉴超越文明冲突，以文明共存超越文明优越，任重而道远。(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） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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