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古为今用以文化人（今日谈）

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《日光之城》主演周游分享了在西藏拍摄期间那些触动心灵的故事。为了更好地融入角色，周游与剧组一同开启了沉浸式生活体验。在拉萨街头弥漫着茶香与欢声笑语的甜茶馆里，他品味着这片土地独有的韵味；在八廓街熙熙攘攘的市井生活中，他用心聆听每一个路人的故事；在酒吧与商场的有声有色中，他捕捉着西藏的时尚与活力。

在一场拍摄中，旺卓措独自坐在茶馆内pg棋牌软件平台App，面前摆放着一盘炒饭。由于是开机初期，她对曲宗的性格与状态仍处于探索阶段，因此心中不免感到一丝迷茫。然而，随着镜头缓缓推进，空旷的甜茶馆内被阳光温柔地覆盖。在这样的环境下，她仿佛瞥见了记忆中的一幕：少杰吃着她亲手做的炒饭，憨态可掬的模样引人发笑。但这份温馨转瞬即逝，眼前只剩下炒饭和自己，情感如潮水般迅速在她心中翻涌。在那一刻，她真正地理解了曲宗。

旺卓措由衷感谢导演赋予她饰演曲宗的机会，并感激导演传授的情绪控制技巧，使她在镜头前能自然流露情感，不显造作。曲宗角色的成功塑造，很大程度上归功于导演的精心指导与充分尊重。此外，她对编剧老师也满怀谢意，正是编剧笔下生动的角色，为她的表演提供了坚实的基石。剧本作为表演的灵魂，让她得以在曲宗的故事里，体验别样的人生。

在准备过程中，班玛加遭遇了前所未有的挑战。他说：“以往的角色准备中，我总能清晰地勾勒出方向。然而，扎西这个角色却让我感到很神奇，除了前期在医院实习以深入了解他的职业背景外，我几乎找不到一个完整的切入点。”在困惑之际，班玛加向母亲求助。母亲建议他多去八廓街附近走走，感受当地氛围。几天后，他领悟了母亲的深意，也理解了扎西的内心世界。班玛加深情地说：“其实，我和扎西有着相似的内心世界，我们都是内心富有巨大精神力量的人。他敢于放弃医生的职业去唱藏戏，而我敢于从海拔4000多米的小镇跑到北京追寻演员梦。”

在拍摄过程中，有一场戏让班玛加特别忐忑不安——那是扎西在医院后院对着天空唱藏戏的场景。这场戏是扎西与自我和解的关键时刻。幸运的是，实拍时异常顺利，班玛加也从中获得了极大的释怀。对于导演的悉心指导，班玛加深怀感激。他提到导演的一句话：重点不是行动，而是人物关系。这句话让他深刻认识到，在群戏中，人与人之间的真诚交流才是最为关键的。

此外，班玛加还分享了一场让他记忆深刻的戏——扎西替患者圆梦，踢一场高原足球的场景。为了拍摄这场戏，班玛加在高烧不退的情况下仍坚持完成了拍摄任务。虽然过程异常艰难，但这也成为了他演艺生涯中一次难忘的经历。对于这次饰演扎西的经历，班玛加表示意义非凡：“这是我从业至今第一个完整的藏族角色。更重要的是，我通过扎西这个角色，讲述了自己如何追逐理想人生的故事。”

2021年10月，创作团队首次踏上高原，沿林芝至拉萨再至日喀则的路线进行采风。这次采风让他们对西藏有了初步而深刻的印象。八廓街大院、甜茶馆以及厚重的历史传承与当下时尚的有机结合，共同构成了拉萨这座城市的多元面貌，激发了他们无尽的创作灵感；为了更贴近拉萨、更深入地了解普通人的生活，2022年3月，创作团队再次来到拉萨进行深度采风。在将近半年的时间里，他们采访了上百人，通过深入交流，主要人物形象和故事脉络逐渐变得鲜活而立体；时间转瞬即逝，到了2023年3月，创作团队带着前期剧本创作中的具体问题第三次踏上高原，更为精准地针对问题寻求解决方案。随后，直到6月份开机进组，他们一直在为这部作品倾注心血，精益求精。在这四次高原之行中，创作团队采访了上百人次，积累了上百万字的采访笔录。他们在拉萨生活了将近一年pg棋牌软件平台App，这些丰富的素材和对西藏深厚的情感，成为了他们创作的灵感源泉。

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其中，Kepler—879c、Kepler—158d、Kepler—1489c和Kepler—963c，在迄今发现的最小超短周期行星中，分别位列第一、第二、第三和第五；Kepler—879c、Kepler—158d、Kepler—1489c和Kepler—2003b是最接近其主星的小型行星，其轨道半径在5个恒星半径以内。

葛健表示，本次研究工作的突破性发现是人工智能在天文大数据领域应用的一个里程碑，要想使用人工智能在海量的天文数据中“挖”到极其稀少的新发现，就需要发展创新的人工智能算法。同时，需要依据新发现现象的物理图像特征生成的大量的人工数据集做训练，使之能快速、准确、完备地探寻到这些很难在传统方式下找到的稀少而微弱的信号。

普林斯顿大学天体物理学家乔什·温(Josh Winn)教授评论称，超短周期行星(或称“熔岩世界”)拥有极其极端和出乎意料的特性，为人们理解行星轨道如何随时间变化提供线索。他原以为开普勒数据中的凌星信号已经被“挖掘殆尽”，不会再有其他行星发现，听到这些新的潜在行星的消息非常兴奋，并对这项寻找新行星的技术成就印象深刻。

葛健说pg棋牌软件平台App，这次研究工作真正起始时间是2015年，当年的人工智能AlphaGo刚取得打败围棋界职业高手的重大突破。他受佛罗里达大学计算机系同事李晓林教授的激励和启发，决定试图把人工智能的深度学习应用在开普勒太空望远镜释放的测光数据中，寻找使用传统方法没能找到的微弱凌星信号。“幸运的是经过近10年的努力，我们终于有了第一份收获”。

基于此，研究团队根据凌星信号图像的物理特征创新设计和生成各种可能的凌星信号，然后在加入200万个利用开普勒太空望远镜真实光变数据人工合成的光变曲线上进行训练。训练后的神经网络再应用在开普勒太空望远镜的数据集中，并和GPU快速折叠算法一起使用搜寻数据中的超短周期凌星信号，最终帮助团队发现5颗半径很小的超短周期系外行星。(完)