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王盛伟表示，此次剧目由老一辈傣族章哈非遗传承人和“00后”年轻演员共同参演，在推广非遗文化的同时，做好“传帮带”，让更多年轻人了解章哈，积极传承傣族艺术文化。当天被“唤醒”的4条泮塘龙船在荔湾湖内“试水”。广州日报全媒体记者廖雪明 摄南沙“沉睡”12年今“苏醒”5月13日上午，在南沙区南沙街道蕉门河，村民们启动传统“起龙”仪式。活动现场，经过三小时的努力，“起龙”队伍成功“起”出一艘在水底“沉睡”了约12年的龙舟。当天的“起龙”仪式包括祭祀祈福会、挖出龙舟、清洗龙舟等多个环节。仪式现场，鼓声响彻，鞭炮鸣罢，在进行传统的祭拜仪式后，参与“起龙”的村民跳进蕉门河，游向蕉门河一角藏龙舟的位置，半晌工夫，一条约三十米长的龙舟两端渐渐露出水面。随后，村民们合力将藏在水中的龙舟挖起，把船身的淤泥等杂物清理干净。在一群人的努力下，经过一番“梳妆打扮”，这条龙舟逐渐恢复了往日雄风。番禺百名村民备战“十乡龙船会”5月15日，广州市番禺区沙头街沙头村在丹山分洪河右岸龙船坞举行“起龙”活动，藏在水中的5条龙舟在村民的合力下陆续“出水”，准备迎接端午龙舟民俗活动。除了“起龙”，龙舟队员们的备战训练更是不亦乐乎。近日，在广州市番禺区市桥水道雁洲水闸桥西侧的水域，来自傍江东村的傍溪龙舟队开始了他们的日常训练。两艘龙舟共集结了100余名村民组成龙舟队，他们年龄从18岁到55岁，每天下午从1点半坚持训练到5点半。傍江东村的傍溪龙舟队是有百年历史的十乡龙船会成员之一。“十乡龙船会”是市桥河北岸新桥村、石岗东村等十个村落共同传承数百年的传统习俗。每年农历五月初一至初七，这10个村的龙舟队汇聚一堂，按照固定日程到访各村趁景，共同迎接端午佳节。荔湾400余岁老龙出水“四月八，龙船透底挖。”5月15日，第十四届“荔枝湾·新西关”民俗文化活动“五月五·龙船鼓”起龙仪式在广州荔枝湾景区举行。当天上午，荔枝湾畔，人潮如织、锣鼓喧天，泮塘村民欢聚于此，举行一年一度的起龙仪式。有着400多年历史的泮塘仁威老龙出水。伴随密集的鼓点，泮塘村民兴致高昂地在美丽的荔湾湖面试扒龙船，宣告今年龙船季的正式开启。老龙“出水”有讲究泮塘扒龙船的历史悠久。在荔湾湖公园的湖底有三处“龙船窦”，分别埋藏了泮塘首二三约、四约和五约的龙船。每年农历四月初八这一天，泮塘村民们会把龙船从水里捞起来，沉寂一年的龙船再次被“唤醒”。当日早上8时30分，荔湾湖埠头上彩旗招展，集满了泮塘五约的乡众。泮塘村民将旗帜、烧猪、粽子、果品等祭品、龙船鼓、工具等抬至荔湾湖，边走边打响龙船鼓，声势浩大。起龙仪式包括祈福、起龙船、清洗、装饰龙船、扒龙船等多个环节，村民通过仪式祈求风调雨顺、国泰民安，有威望的老人主持祭祀、祈福仪式，延续着古老的风俗。在进行传统的祭拜仪式之后，便前往各自的“龙船窦”，迎接暌违一年的龙船。当天被“唤醒”的泮塘龙船有4条：泮塘首二三约龙船3条，2条传统长龙为“仁威一号”、“仁威二号”，此外还有中龙女子龙；泮塘四约也有1条传统龙。而泮塘五约起龙安排在5月18日，届时将起出传统龙3条，另外还有2条12人的玻璃钢龙。龙船数量多，说明泮塘村对龙船的热情和重视。“以前我们首二三约只有一条老龙，村中男丁们都很想扒，座位又不够，后来又做一条长龙。2014年我们还做了女子龙。”泮塘首二三约龙船会负责人梁绵海告诉记者。每条龙船需三四十名青壮年负责“起龙”要把埋藏在湖底沉重的龙船起出来可不是一件易事。吉时一到，数十名泮塘青壮年赤着脚，分别走进了玉翠湖的湖床。每条龙船需要由30到40名青壮年负责“起龙”：大家首先着手清理积压在船舱里的沙泥，再慢慢刮松船底的泥浆，然后再合力把龙船从水中请出；齐心协力把龙船抬起来后，用桶盆等工具往外舀水、清除淤泥，龙船才能渐渐浮出水面。随着龙船出水，村民安装好龙头、龙尾，将龙船鼓、龙船牌放到龙船上，迫不及待试水试扒。美丽的荔湾湖上，村民兴致勃勃、精神抖擞，在湖面扒了好几个来回。龙船鼓声和荔枝湾大戏台的粤剧声交织，吸引市民游客围观欣赏。当天出水的泮塘仁威老龙用坤甸木制成，在湖底淤泥中保存，不仅不会腐烂，而且还历久弥坚。仁威老龙全长38.3米，宽约1.2米，重近3.5吨。龙船牌为红边绿底金字，龙首牌和龙尾牌都写着“仁威”字样，船上配有黑白罗伞各一个、七星大图一支，可承载共计89名成员。起龙的还有一只可容纳28人的女子龙。天河百位“桡手”唤醒“潜龙”5月15日早上8时，广州市天河区石牌村上百位“桡手”齐聚黄埔“老表”双岗村龙船坊唤醒“潜龙”，拉开今年端午龙舟活动序幕。据了解，即将“出水”的这8条龙舟分别是来自石牌东约、南约、西境、大北约、中约、中约龙胜、朝阳、新溪的船。由于石牌村内没有合适的河涌放置龙船，于是每年都在双岗村内“起龙”和“藏龙”。“潜龙出水”后，参与“起龙”的“桡手们”一边用力摇松船底泥浆，一边用水桶、水勺等工具将船舱积压的泥沙尽数掏出，8条龙船在众人合力之下陆续“出水”。广州日报全媒体记者陈钧圣、肖桂来、吴多、耿旭静、董业衡员荔宣、王汉文、张忠明、邓芳、邱嘉瑜联邦学习是一种分布式人工智能模型训练技术。《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》国际标准将联邦学习技术与电力视觉检测业务相结合，构建了一套分布式模型训练方法，能够有效解决数据孤岛带来的算法模型精准度不高等问题，从而提升电力设备智能化运维水平，提高电网智能化、安全运行能力。“人工智能需依靠大量的数据训练来提升算法的准确性，但在实际应用中，视觉检测模型面临着训练数据分散、视觉数据传输成本高、训练数据安全难以保证等问题。”《基于联邦学习的电力视觉检测系统要求和框架》标准召集人、浙江省王红凯技能大师工作室领衔人王红凯说。
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