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来源:彩神ap开户2024-09-26 17:48

  

有聊|田曦薇:我自四两拨千斤,真心用心从心******

  中新网北京12月21日电(刘越)山河之间看炊烟向晚,风雪严寒共灯火一盏。这个冬天,一部暖意融融的古装轻喜爱情剧强势霸占小荧屏,它就是被观众称为“电子榨菜”的《卿卿日常》。

  《卿卿日常》蕴藏着三餐四季合家欢乐的治愈基调,剧情新颖反套路,刻画女性角色的互帮互助,观众看得津津有味,女主角“李薇”的饰演者田曦薇获得很多观众的喜爱,由此进入大众视野。

  有趣的是,《卿卿日常》成为爆款的核心在于“四两拨千斤”,而田曦薇的表演方法论和演艺规划也颇为简单自在——怀抱真心、保持用心、做事从心。

  怀抱真心

  自然演绎,才能不露痕迹

  在《卿卿日常》的世界观中,天下分为九川,风土人情各不相同。因九川合盟的约定,女主角李薇远赴新川参与少主夫人选拔,后与六少主尹峥意外结缘,先婚后爱,两人共同开启了一段状况百出却又相映成趣的新生活。

  在前期剧情中,李薇承包了大部分的笑点:驴在半路尥蹶子,她灵机一动吊起饼来引驴走开;初入宫中,她跑去膳房偷吃被现场抓获;成婚不久,她误会夫君即将撒手人寰,给家人去信后数着日子等守寡……正如这句经典台词,“霁川小女李薇,六艺四书,针黹女工,都不太懂,唯有佳肴品鉴上颇有心得”,一个机智灵动、活泼跳脱、莽撞又不失可爱的吃货形象跃然纸上。

《卿卿日常》剧照。受访者提供

  乍看之下,这是个典型的小言“甜妹”人设,就如田曦薇最初拿到剧本时的印象,“我觉得李薇是一个乐观、单纯、自愈能力十分强的女孩子。李薇和我本人还是有很多相似之处的,对待感情、对待朋友、对待生活的态度都很相似。”

  让田曦薇印象最深刻的,是新川姐妹共同经营的酒楼开业的那场戏。起承转合的长镜头下,观众通过李薇的视角,感受热闹的人间烟火气,“让我最深刻的一场戏就是酒楼开业的那场戏,不管是戏里的情节还是画面都非常有感染力,女孩子们在一起单纯美好的力量十分打动我。”

  “甜妹”不好演,增一分做作,减一分寡淡。好在相似的美好品质让田曦薇与李薇产生了微妙的灵魂共振,因此在角色的塑造上,她并没做什么特别的准备,而是奉行“天然去雕饰”的原则。

《卿卿日常》剧照。受访者提供

  以剧中李薇娇俏可爱的跑步姿势为例,这个出圈的姿势被网友评价为“教科书级别的少女跑”,田曦薇则笑称,“‘少女跑’的姿势不是特意设计的,自然而然。其实也没有为了把握尺度而故意去设计一些东西,用真心就好。”

  读懂人物的底色,理解人物的行为,体验角色的喜怒哀乐,田曦薇的处理方式不露痕迹,让李薇浑然天成的娇憨和甜美深入人心。毕竟甜妹千千万,甜而不腻才是王道。

  保持用心

  表演有层次 人物有魅力

  在当下市场,“甜妹”型角色已经进入量产阶段,那么“李薇”又凭何脱颖而出?

  因为从头甜到尾的角色势必会失去魅力,一个角色最打动人心的时刻,就在于击碎标签的瞬间。

  李薇是个“甜妹”,但她的甜并非一成不变,而能给观众带来一种复合的、有层次的味觉体验。从前期的懵懂莽撞,到后期的成熟坚韧,为墨川设计新农具、提出内苑书堂变革、参与酒楼经营,角色的人物弧光在演员的演绎下逐渐圆满。

《卿卿日常》剧照。受访者提供

  “李薇”有完整的成长线,这种完整性赋予了角色动人的光辉。作为饰演者,田曦薇也洞悉着其中的变化,“出演后会发现,李薇这个人物是十分有力量的,她用自己单纯善良的能量感染着身边的所有人。剧中的细节也可以看出李薇的成长,她前后说话的语气、方式、体态、声音所呈现出来的状态都不一样。”

  对于有自我追求的演员而言,即便是在同一个角色的塑造上,也没有“一招鲜吃遍天”的说法。如何控制自己的声台形表来体现角色不同时期的状态,是演员的必修课,而田曦薇在《卿卿日常》中无疑交上了一份不错的成绩单。尤其是李薇为了好友郝葭跪求太医的那场哭戏,极富层次的表演牵动了观众的心绪,而这一高光片段其实出自演员的临场发挥。

《卿卿日常》剧照。受访者提供

  “那场戏拍了两条吧,内容是我恳求医生救活郝葭姐姐。开拍前我跟导演商量说,我可能不会完全按剧本,情绪上来之后,只能看表演时的情况。”田曦薇感谢导演给了她足够的表演空间,“所以呈现出来的状态,包括给太医下跪都是当下的本能反应。”

  “李薇在前期没有那么稳重,我会把一些细节处理得碎一些。”田曦薇分享自己的表演方法论,“后期逐渐成熟后,对她语气、体态包括眼神变化都会处理得更加沉稳些。比如后来三少主酒楼闹事时,她的眼神变了,她想去维护姐妹们的利益,想用比较强硬的一种姿态去面对。”

  做事从心

  角色不设限 未来要更多元

  《卿卿日常》对于田曦薇的意义无疑是巨大的。播出期间,她七天涨了45万微博粉丝,更是凭借这部剧打开了观众圈层,正式杀入“95花”的队伍之中。

  “可能突然感觉讨论我关注我的人更加多了”,田曦薇坦言,“不管是在事业的帮助上,还是心理的成长上,‘李薇’对我的意义都是重大的。”

《卿卿日常》剧照。受访者提供

  而被问及“你最大的核心竞争力是什么”时,田曦薇爽朗大笑,“好深刻、好尖锐、好想回抛给你们的问题。最大的核心竞争力应该是‘我都可以’,在不同角色的塑造上。”

  有人曾说,“李薇”能火,军功章的一半在于田曦薇的这张脸。演员的个人外形与角色设定向来相辅相成,但又容易因此陷入固定戏路的窘境。面对“甜妹”标签,田曦薇也有过这样的烦恼,“一直都想尝试不同类型的角色,也一直都在努力,从出道到现在饰演的角色也并不单一。”

  不过短暂的烦恼过后,她就找准了前进的方向,“有时候可能会有一些不适应,但是后来想这也是观众对我的喜欢和认可,希望通过更多的作品可以让大家看到不一样的演员田曦薇。”

演员写真。受访者提供

  田曦薇擅长用简单的手法解开缠绕纷乱的线团:

  她坦言自己存在职业焦虑,“因为想进步”;

  她不担心自己会陷入舒适区,“角色是什么样子,我就是什么样子”;

  她对每一个邀约都怀抱感激之情,“制作团队愿意把这个角色交给我,就是对我的认可”。

  《卿卿日常》播出之后,让田曦薇印象最深的外界评价是“小田演得好”,观众的肯定是她前行的动力,也是继续深耕演员事业的养料,“谢谢大家的夸奖,我会通过自己的努力去争取更多的机会,让大家看到田曦薇更多的可能性。”

  “希望在未来,我可以带来更多元化的角色,当一位真正的好演员。”(完)

                                                                          • 彩神ap骗局

                                                                            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(

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