咖啡店里的微型手办。 朱晓颖 摄
黄匀柔是台湾高雄人。过去,她的父母在大陆投资经商。她在南京上完小学、初中后,到台湾读高中、大学。大学英语专业毕业后,她回到南京,曾在一家培训机构做英语老师。
张可是陕西西安人,从南京东南大学生物医学工程系毕业后,留学法国。回到南京后,曾在一家医疗公司短暂做过医疗仪器开发的工作,后在一家外企担任工程师职务。
两个人的结识是由于黄匀柔母亲的一次偶遇。“小柔的妈妈偶然碰到我,觉得我不错,问我第二天有没有时间和她姑娘见个面、喝咖啡,但我那天和别人约好去踢球,但最后也没去踢球。”张可耿直的言语让人忍俊不禁。
经过黄匀柔母亲撮合,两人渐渐熟悉起来,互生好感。2017年,两人喜结连理,步入婚姻的殿堂。
“理工男和文科女的搭配,过日子不累。”对此黄匀柔有切身体会。做英语老师那段时间,教育工作事项繁杂,需要付出耐心和细心,精神压力比较大。对此张可发挥自身优势,条分缕析,给出有效建议。
甜蜜的小两口在2019年突遇变故,张可身患重病。黄匀柔清晰记得,张可突发疾病的当晚是个周六。她刚刚进入教室准备上课,就接到张可朋友打来的电话,赶到医院得知,爱人突发脑溢血,于是紧急手术。
那段时间,黄匀柔在医院日夜看护。为更好贴身照顾丈夫,她辞去工作,协助丈夫走上康复之路。“在康复机构的日子确实难捱,但他很坚强,主动配合康复训练,反倒给我们很大的精神动力。”
在此期间,为给丈夫制作健康饮食,黄匀柔重拾了曾经系统学习的烹饪、烘培技能。
张可的情况日益好转,黄匀柔的烘焙技能也日益见长,干脆,二人开了咖啡店。“做老师时我的英文昵称叫‘CAKE’(蛋糕),没想到最后真的在做CAKE。”黄匀柔笑着说。
咖啡店起名“高雄Hi~Five亥午”是张可的主意。“‘亥’‘午’是取我们两个人的生肖,‘Hi~Five’也是合拍之意”。
户外气温已降至零下。天气寒冷,进店买咖啡、甜品的客人络绎不绝。人们哈着气走进咖啡小馆,端着暖暖的咖啡满意而去。(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() |