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两次入围阿里巴巴数学竞赛全球总决赛……凭借一股不服输的劲头，厉茗在数学的道路上越走越顺。如今，她用学年绩点3.87、年级第三、汉语言专业课全A的成绩，向自己交出了一份满意的答卷。

制图：汪洋实习编辑：沈家怡责任编辑：李斯嘉。当时我遇到一道几天都做不出的难题，就来本部三号楼107答疑，一位戴眼镜的学长不仅很快解答了我的疑惑，还用一个小时介绍了其中涉及的我还没学到的知识点。如今，优异的专业成绩给予了厉茗继续深造的信心。你熟悉的书院萌宠，在她的笔下诞生2020年，一只头长绿芽，名叫希牛的紫色小犀牛形象，在经济学院2019级本科生施怡辰的笔下诞生，从此成为希德书院的吉祥物。她担任数院大神项目负责人，也是玖园苏步青旧居展示馆金牌讲解员。

2022年，她也获得了复旦大学书院之星称号。她跨学科选修化学类、心理学类课程，尝试各类学术项目。为实现这一高水平目标，不同机构组织与人员鼎力合作。

复旦大学中文系教授、项目管委会总负责人黄蓓则作项目八周年总体情况与主要成果介绍。巴黎高师文化迁变与传播研究中心（labex TransferS）主任、复旦大学－巴黎高师人文硕士班主要发起人米歇尔·埃斯巴涅致辞。外文学院院长高永伟指出巴黎高师在法国文化历史发展进程上所起到的巨大影响，认为复旦学生能够借由这一项目进入巴黎高师攻读博士学位，不可谓不幸运。最后，他由衷感谢黄蓓教授与埃斯巴涅教授为项目所作出的巨大贡献。

此外，他回顾了外文学院自2017年以来为这一项目作出的贡献：八位教授、副教授为该项目做了十七场讲座，法文系的多位青年教师则每年为法方来华的教授讲座提供现场翻译，外文学院的法籍青年副研究员Gaultier Roux（鲁高杰）亦长期担任该项目的学生论文写作指导教师。在新文科的大背景之下，他高度肯定复旦大学－巴黎高师人文学科联合培养项目所取得的阶段性成果，其有力推动了中文、历史、哲学、外文四个学科复合型文科人才的培育以及文科的创新发展。

复旦大学国合处则为项目提供了充足的资金支持。影片实地采访三十余位参与项目的师生，展示了他们通过该项目获得的经验与看法。他感谢所有为此项目的成功付出努力的同事，祝愿这一项目蒸蒸日上。从博士选题，到人文学科素养，甚至他们初来乍到就已经娴熟道地的法语沟通能力，复旦学生种种优异的学术表现深受巴黎高师教师、同学们的夸赞和好评，他们也是参与项目的法国高校师生理解中国的一道最直接的窗口。

复旦大学国际合作与交流处处长卢丽安分享了自己与法国的不解之缘。最后，项目班每年会邀请五位法国学者，确定研讨课主题，在原则上遵循循序渐进原则以及跨学科视野。2014年9月，经过两年各方协商与筹备，金光耀教授领导的复旦大学中华文明国际研究中心与Michel Espagne（米歇尔·埃斯巴涅）教授领导的巴黎高师文化迁变与传播研究中心签订了合作协议，确立了两所高校的人文学科培养项目，合作范围覆盖中文、历史、哲学、外文四个院系，合作内容则包括人才培养、学者互访、学术研讨与学术出版四个方面。他特别提到，做好学问必备的是沉潜的心志、开放的视野、灵活的方法以及同侪协作的精神，而这些都是联合培养项目不断引导学生去获得的品质。

项目班跨学科的视野，也促使学生在博士论文选题方面具有多样性。复旦大学则是中国一流高校之一，跻身C9联盟，在世界高校排名中亦位于前一百名。

在复旦大学研究生院的帮助下，项目实行学分转化制：项目班学生的法语成绩取代英语，成为第一外国语成绩，而法国学者的学术研讨课成绩，则可转化为总计六学分的专业选修课成绩，从而让学生得以更为专注于项目框架内的学术训练。他从赴法攻读博士学位的学生人数、博士论文答辩情况、中国学者在巴黎高师开设讲座以及结集出版情况等角度，详细介绍了相应数据，指出两校之间合作项目的深度与广度是空前的，凝聚了方方面面诸多人士的智慧、力量与热情，并且中国已经成为巴黎高师日常生活的一部分。

已有2人取得了巴黎高师文学博士学位，其中1人已返回复旦大学中文系执教。他最后展望未来，期待更多研究生了解、关注并选择加入复旦大学－巴黎高师人文硕士班，期待更多的博士生从巴黎高师顺利毕业，为中国、为世界累积优秀的人文学科青年学者资源。其中与中国项目直接相关的有近二十余本，出版范围也在不断扩大。但是，在大家的共同合作下，这一项目最终在八年之间结出了累累硕果：中文系的学生积极参与这一项目，不仅是比较文学，其他专业如古代文学、文艺学的学生也同样在这一过程中拥有了国际视野与跨学科、跨语言的能力。他指出，这些学生在完成自己原本的硕士学业的同时，还要完成联合培养项目所设置的高强度的基础法语学习、文史哲法语研讨课、学术法语与学术方法论等训练培养内容。影片首先介绍联合培养项目的主要组成板块：在语言能力的培养上，项目邀请上海法语联盟授课，在短短三年的时间使法语零基础的学生达到欧标C1水平。

法国驻上海总领事馆教育领事Séverine BOUÉ（白丽娜）在致辞中首先表达了自己得以参与复旦大学－巴黎高师人文学科联合培养项目八周年纪念活动的荣幸，认为这是中法两所高校之间极具示范意义的合作：巴黎高师是法国最顶尖的高等学术机构之一，曾培养出许多诺贝尔奖与菲尔茨奖的获得者。这些学生从复旦毕业后，有4位进入巴黎高师继续深造，另外还有5位同学进入巴黎一大、巴黎十大等法国一流高校继续深造。

在学术方法的训练上，巴黎高师派出外教，极好地培养了学生学术阅读与学术写作的能力。最后，她邀请参与本项目学术工作的法国教授学者们来访复旦。

其次，在加入项目的第二年，他与其他硕士班的成员一起接受了法语学术研究的训练，提前熟悉了法语学术研究的规范与要求。他首先回顾了自己在加入项目的第一年所遭遇的语言学习挑战，但他得益于量身定制的密集法语授课，最终从零法语基础达到可以理解法国大学授课与法语写作的程度

本深度学习框架的源代码已开源：https://github.com/yu02019。不同模态的样本为负样本，相互推远。首先，脑结构的精确分割通常需要高分辨率的多模态MRI数据，但采集多模态数据的时间成本往往过高。因此，本文采用轴位（slice-level）的训练方式以纳入全局语义信息。

（b）重用内容编码器并将模态生成模块作为辅助网络插补缺失模态。而相同模态下的不同个体之间则被视为负样本。

模型利用属性空间和个体空间的对比损失来度量样本间的相似度（图2），同时使对抗学习和对比学习在训练过程中同步交替进行，以更好地解耦出脑结构语义特征，使MRI在模态生成前后能保持结构一致性，进而促成高效的多模态图像融合来实现小鼠大脑结构的精细分割。为了克服这一问题，本文提出一种新的归纳偏置，即利用对比学习先验来指导网络学习属性空间的分布。

针对以上问题，MouseGAN++包含一个模态生成模块，我们在该模块引入两个新颖的对比损失函数，可将多模态图像特征投射到共享内容隐空间（用来编码模态无关的脑结构特征），以及模态相关的属性空间。其次，目前尚缺乏用于小鼠脑结构自动分割和标注的工具箱。

（右）来自同一个体的样本即使被变换了模态，都被视为正样本，它们的结构信息在内容隐空间内应保持高度一致。复旦大学类脑智能科学与技术研究院张孝勇青年研究员为文章的通讯作者，德国亥姆霍兹慕尼黑研究中心彭廷莹研究员为共同通讯作者，复旦大学类脑智能科学与技术研究院冯建峰教授对本文做出重要指导。内容对比损失可以迫使网络在图像生成过程中避免混淆结构信息。同时，考虑到脑结构的解剖特点（对称的左右脑半球的解剖结构应该具有相似的特征），若使用patch-level的训练方式，就会使网络在内容空间里区分它们，从而导致假阴性结果（错误的负样本对）。

该研究得到了国家自然科学基金委面上项目、重大项目及上海市脑与类脑智能基础转化应用研究市级重大专项等的经费支持。同时，在对抗性训练期间重用属性和内容编码器，以同步优化对抗损失和对比学习损失。

此外，对比学习通常需要设计额外的pretext-task进行预训练，pretext-task的设计质量以及它与下游任务之间的差距也会影响到模型的最终效果。然而，迄今为止这仍是一项具有挑战性的任务。

图2：通过对比学习进行属性判别和内容判别。共享的内容空间还有助于分割模块中的解码器训练。