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2022最时髦知识点来了！测测你是不是个文化人儿******
中新网北京12月30日电(刘越)从二十四节气登上冬奥开幕式，到《兰亭集序》在太空出圈；从“天降大任于是人”还是“斯人”之争，到“林黛玉发疯文学”飙红……走过2022年的你，有没有觉得自己更有文化了？
咱是不是文化人儿，来鉴定一下吧！
87版《红楼梦》视频截图1、你的暧昧对象给你送了一束花，你高兴之余，发现他给前女友也送了一束，如果你是“林黛玉”，你会这样对他说：____。
A、菀菀类卿，暂排苦思，亦除却巫山非云也，如此倒也不负了你脚踏两条船的名声，这些年的情爱与时光，终究是错付了！
B、这花是单给我一个人儿的，还是别的姑娘都有？瞧瞧，我不过就是多说几句，哥哥就这般模样，算了，是我斤斤计较了。
C、我向来是不惮以最坏的恶意，来推测海王的，然而我还不料，也不信竟会凶残到这地步！
D、我爱你爱得好痛苦好痛苦，我也知道你爱她爱得好痛苦好痛苦，你们曾经一起看雪看星星看月亮，从诗词歌赋谈到人生哲学……我不听我不听我不听……
答案：B
同学们，很明显这是一道送分题！A是隔壁黑化的钮祜禄·甄嬛，C是乱入的鲁迅先生，D是对着尔康嘤嘤嘤的夏紫薇。
2022年，“林黛玉发疯文学”走红网络，林妹妹阴阳怪气又不失俏皮的怼人方式激发了网友们的创作与模仿欲。如：“你大抵是倦了，竟回我这般敷衍”“你瞧，又开始画饼了，我要是信了，怕是要哭断肠去了”……“林黛玉发疯文学”的精髓在于一针见血，善用虚拟语气结合反问句，加上“早知”“怕是”“讨人嫌”“无趣”等词，用自嘲的方式堵得人无话可说。
舞蹈诗剧《只此青绿》剧照。中国东方演艺集团供图2、“青绿千载，山河无垠”。自打在2022年春晚上亮相后，舞蹈诗剧《只此青绿》持续出圈的同时，更多人开始关注中国传统色彩美学。请问下列选项中，“雪青色”是哪一项？
制图：刘越答案：D
这是一道典型的陷阱题！我们千万不要望文生义。从字面上看，“雪青”像是青白色，实际它是一种蓝紫色。
中国的色彩美学是一门大学问，非常容易丢分！易错点还有很多，譬如“月白”不是白色而是淡蓝色，“踯躅”这种看起来和颜色不沾边的词可以用来形容杜鹃花的艳红，最让人摸不着头脑的则是“青色”，这个知识点年年考，年年有人错！
“客舍青青柳色新”的青指的是枝叶翠嫩，“天青色等烟雨”的青源于雨过天晴后的自然天色，“青丝”形容黑色，“鸦青”是乌鸦羽毛的颜色……别问，问就是古人有才，古人任性。
汉服展示。 凌烨 摄3、7月，法国某奢侈品牌被指抄袭中国传统服饰，其发布的一条黑色百褶长裙与中国马面裙的形制高度相似。你知道“马面裙”为什么叫“马面”吗？
A、裙子外观狭长，长得像马脸一样
B、女子穿上这种裙子便于骑马
C、因形似城墙“马面”结构而定名
D、该裙由明朝马皇后设计，故称之为“马面”
答案：可能是C
马面裙因“马面褶”而得名。《明宫史》有云，“曳撒，其制后襟不断，而两傍有摆，前襟两截，而下有马面褶，往两旁起”。
而关于“马面”的称呼来源，目前国内认可度较高的说法是：古代城墙旁有一个突出的塔楼式建筑，该结构被称为“台城”，又名“马面”。马面裙的形制与其相似，故称之为“马面”裙。
然而截至目前，并无权威、直接、确切的史料记载来佐证以上的解释。因此，这道题只能说答案可能是C！惊不惊喜，意不意外，是不是很想揍小新？
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 崔楠 摄4、2月4日，北京2022年冬奥会盛大开幕。在开幕式上，美轮美奂的二十四节气倒计时惊艳世界，中国式浪漫为世界呈现了一场别出心裁的冰雪盛宴。请问在这个梦幻之夜上，没有出现的文化元素是：
A.立春
B.清明
C.三伏
D.冬至
答案：C
春雨惊春清谷天，夏满芒夏暑相连。秋处露秋寒霜降，冬雪雪冬小大寒。二十四节气是上古先民顺应农时，通过观察天体运行所形成的知识体系。
敲黑板！同学们，重点来了：立春、清明和冬至都是二十四节气之一，但三伏不是，三伏即初伏、中伏和末伏的统称，是一年中最热的时节。如今，二十四节气已正式列入联合国教科文组织人类非物质文化遗产名录。看到没有，必考题！回去好好记一记。
北京2022年冬奥会，等分期间的谷爱凌。 中新社记者 翟羽佳 摄5、作为享誉国际的体育盛事，北京冬奥还有神秘力量加持——中国美食。全世界运动员疯狂带货，各种美味频频出圈。比如，谷爱凌一边等分数一边吃【jiu cai he zi】的动作让这一传统小吃登上热搜。那么，谷爱凌吃的究竟是什么？
A、韭菜和子
B、韭菜盒子
C、韭菜核子
D、韭菜合子
答案：D
根据《现代汉语词典》释义，“盒子”是“盛东西的器物”，“合子”则是“类似馅儿饼的一种食品”，核子可能和物理关系更大一些，而“和子”好像更像个外国人名。如此看来，“韭菜合子”写法更为规范。
图源第五版《现代汉语词典》无独有偶，其实不少美食的名称都颇有争议。以下这些美食，你都是怎么念的？
宫保鸡丁／宫爆鸡丁
菠萝咕老肉／菠萝咕咾肉
煎饼馃子／煎饼果子
烧卖／烧麦
蒜苔／蒜薹
呼和浩特市五塔寺东街小学内，学生们在语文课上读课文。 中新社记者 刘文华 摄6、要说2022年最有名的一场笔墨官司，还得是“斯人与是人”之争，网友们为此吵得不可开交。细究起来，容易让人记忆混淆的文章和词句还真不少，你知道以下哪个选项完全正确吗？
A、愿得一人心，白头不相离。
B、双兔傍地走，安能辨我是雌雄。
C、两情若是长久时，又岂在朝朝暮暮。
D、江山代有才人出，各领风骚数百年。
答案：D
A选项应是“愿得一心人，白头不相离”，B是“双兔傍地走，安能辨我是雄雌”，C是“两情若是久长时，又岂在朝朝暮暮”。
到底是“故天将降大任于‘斯’人也”，还是“故天将降大任于‘是’人也”？对此，人民教育出版社中学语文编辑部的工作人员曾做出说明称，该出版社从1961年收录孟子的《生于忧患，死于安乐》课文以来，历套教材文章一直是“故天将降大任于是人也”。
不难发现，有时候遵从直觉，读得特别顺畅的词句并不一定是正确答案。要克服“曼德拉效应”的记忆谬误，就得学而时习之。否则有朝一日，我们可能会惨遭初中高中小朋友们的无情嘲笑：你们大人怎么连这个都不会？
香港故宫文化博物馆的展厅展出《行书摹兰亭序帖》。 中新社记者 李志华 摄7、2022年，《兰亭集序》又出圈了。一位意大利宇航员在社交媒体上分别用汉语、意大利语、英语引用了《兰亭集序》的名句。那么，在连外国人上太空都要发的《兰亭集序》中，这些字读音无误的一项是：
A、诞(dàn) 癸(kuí) 殊(shú) 峻(jùn)
B、殇(shāng) 稽(jī) 骸(hái) 晤(wù)
C、悼(dǎo) 禊(xì) 骋(chěng) 契(qì)
D、嗟(jiē) 觞(shāng) 湍(tuān) 曲(qǔ)水
答案：B
A、“癸”应读作“guǐ”，“殊”应读作“shū”；C、“悼”应读作“dào”；D、“曲水”中的“曲”应读作“qū”；
10月12日，正在国际空间站上执行驻留任务的意大利宇航员萨曼莎·克里斯托弗雷蒂在个人社交账号上发布三张太空摄影照片，并配文：“仰观宇宙之大，俯察品类之盛，所以游目骋怀，足以极视听之娱，信可乐也。”
跨越千年，《兰亭集序》的影响力丝毫未减，再度成为时下文化热点。这道题如果填错，那就是基础没打好啊同学们！
安徽省宁国市青龙乡西林村，万余亩黄花山生态茶园茶叶嫩芽勃发。(无人机照片) 中新社发 李晓红 摄 图片来源：CNSphoto8、北京时间2022年11月29日深夜，中国申报的“中国传统制茶技艺及其相关习俗”通过评审，正式列入联合国教科文组织人类非物质文化遗产代表作名录。在这句和茶有关的古文中，正确的说法是：“神农尝百草，日遇七十二毒，____。”
A、弃其杖，化为邓林
B、得荼而解之
C、身死而国灭
D、不以物喜，不以己悲
答案：B
上文出自《神农本草经》，它是最早记载了“茶”相关传说的历史文献，也是中国第一部药物专著。A描述的是夸父逐日，C出自《伶官传序》，D则是《岳阳楼记》中的名句。发源于神农时代，跨越了浩瀚光年，与中国人息息相关的“茶文化”，在2022年以更自信昂扬的姿态，被国际社会所欣赏。
怎么样，是不是觉得手里的七分糖去冰芋泥啵啵珍珠奶茶都显得高端大气上档次，有历史底蕴了起来？
相信不少网友会一边做题一边拍脑袋：明明很多是学生时代背到滚瓜烂熟的东西，现在怎么一丁点都想不起来了？
当习惯了海量资讯信息和碎片化娱乐方式后，“学而时习之”的能力更为珍贵。愿你我都能收获曾经拥有过的答案，永远不要停止学习的脚步，永远坚持做个“文化人”。(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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