10月份中国进出口总值同比下降9%

吴嘉敏希望复旦大学上海医学院要以主题教育为契机，份中国进一步梳理、份中国学习、贯彻习近平总书记关于高等教育改革发展的重要讲话和指示批示精神，做到学以致用、融会贯通，坚持立德树人，培养更多党和人民信赖的好医生，努力开创综合性大学办医学院的新模式。

已经指导了五届NLTP的刘彦时常反思：进出口以目前NLTP的形式，进出口全程跟进指导的深度还不够，原本应当在策划之前充分展开的对象需求和可行性调研，大多移交给了之后接手的PI，项目设计时头脑风暴得出的结果，很容易仅仅是空中楼阁。总值同下一个十年：「困」境与「破」局距离郝西哲接手社团已经快十年了。

她把公益理解为一面镜子，比下降镜子意味着双向关系——不单单是社会向我们招手，更是我们借这面镜子，贴近基层，寻找社会究竟需要什么的答案。全称是Technology Education: Connecting Cultures，份中国致力于利用科技教育手段，搭建文化交流桥梁，缩小中国中西部与东部地区间的教育水平差距。十九年间，进出口拓客经历了怎样的更迭？拓客人从哪来，进出口又将走向何处？从原点TECC出发：延伸「科技」和「教育」坐标轴刘彦是在进复旦后的第一场百团大战上认识拓客的。总值同西班牙语系石望舒在2021年春天加入了社团的项目创新部。叶智婧则认为，比下降种下的这个念头，总会在人生的某个节点被唤起，那我们就有可能做一个延续。

困则思变，份中国或许打破重塑，是社团获得突破的最佳方式。进出口2019年郝西哲回拓客做大学生公益分享。09Incorporating Locality of Images to Generate Targeted Transferable Adversarial Examples论文作者：总值同Zhipeng Wei, Jingjing Chen, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang研究团队提出了一种基于自通用性增强的目标迁移攻击方法，总值同使生成的扰动对一幅图像中的不同局部区域都具有通用性，通过引入特征相似性来最大化对抗全局图像和对抗随机裁剪局部区域之间的特征相似性来鼓励生成具有自通用性的对抗扰动，进而提升对抗样本的目标迁移能力。

11Bi-directional Feature Fusion Generative Adversarial Network for Ultra-high Resolution Pathological Image Virtual Re-staining论文作者：比下降Kexin Sun, Zhineng Chen, Gongwei Wang, Jun Liu, Xiongjun Ye, Yu-Gang Jiang研究团队提出了一种基于全局-局部特征融合的虚拟重染色方法，比下降设计了一个双分支生成对抗模型，分别接受缩小的全局图像和部分局部图像块作为输入，通过在编码器阶段的多次双向特征融合，大幅缓解了生成图像块之间的颜色、亮度、对比度等差异。同时，份中国结合不同局部图像块的异步训练，解决了全切片病理图像的虚拟生成问题。复旦大学计算机科学技术学院视觉与学习实验室共有11篇论文入选，进出口成果覆盖视频内容理解、进出口目标检测及分割、强泛化深度模型、对抗攻击与防御以及病理图像分析等多个重要研究方向。ResFormer使用全局-局部的位置编码策略，总值同以适应不同的分辨率。

02Masked Video Distillation: Rethinking Masked Feature Modeling for Self-supervised Video Representation Learning论文作者：Rui Wang, Dongdong Chen, Zuxuan Wu, Yinpeng Chen, Xiyang Dai, Mengchen Liu, Lu Yuan, Yu-Gang Jiang研究团队提出了掩码视频蒸馏 (MVD)，通过恢复掩码位置的低级特征来预训练图像（或视频）模型，然后使用训练好的模型所提取的高级特征作为掩码特征建模的目标。国际计算机视觉和模式识别会议，英文全称IEEE / CVFConference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)，是人工智能领域最具影响力的顶级年会。

研究团队引入了一种新的数据增强策略Tube TokenMix，该策略专为视频数据而设计。05Detection Hub: Unifying Object Detection Datasets via Query Adaptation on Language Embedding论文作者：Lingchen Meng, Xiyang Dai, Yinpeng Chen, Pengchuan Zhang, Dongdong Chen, Mengchen Liu, Jianfeng Wang, Zuxuan Wu, Lu Yuan, Yu-Gang Jiang研究团队提出了一种检测枢纽，引入数据集嵌入向量来实现数据集感知、将不同数据集中的类别根据语义信息进行对齐。该方法采用稳定的伪标注框架（即EMA教师）来处理未标记的视频样本。08ResFormer: Scaling ViTs with Multi-Resolution Training论文作者：Rui Tian, Zuxuan Wu, Qi Dai, Han Hu, Yu Qiao, Yu-Gang Jiang研究团队提出了一种视觉Transformer的多分辨率训练框架（ResFormer），将图像复制为不同的分辨率以计算分类损失，并在尺度一致性损失的监督下学习得到不同尺度之间的交互，以提高其对多分辨率，特别是未知分辨率的鲁棒性

为了利用不同教师模型的优势，研究团队为MVD设计了一种时空协同教学方法——让学生模型同时学习重建图像教师模型和视频教师模型提供的目标特征。在谷歌学术指标排行榜中，CVPR在全球所有领域的学术出版物中排名第四，在计算机和人工智能领域排名第一。团队还提出了利用视觉和语言预训练模型（VLPMs），如CLIP作为代理模型，以提高不可学习样本的可转移性。05Detection Hub: Unifying Object Detection Datasets via Query Adaptation on Language Embedding论文作者：Lingchen Meng, Xiyang Dai, Yinpeng Chen, Pengchuan Zhang, Dongdong Chen, Mengchen Liu, Jianfeng Wang, Zuxuan Wu, Lu Yuan, Yu-Gang Jiang研究团队提出了一种检测枢纽，引入数据集嵌入向量来实现数据集感知、将不同数据集中的类别根据语义信息进行对齐。

10Unlearnable Clusters: Towards Label-agnostic Unlearnable Examples论文作者：Jiaming Zhang, Xingjun Ma, Qi Yi, Jitao Sang, Yu-Gang Jiang, Yaowei Wang, Changsheng Xu研究团队提出并推广一种更实用的标签不可知的假设，即黑客可能以与保护者完全不同的方式利用被保护数据。此外，研究团队提出了一种时间扭曲增强来覆盖视频中的复杂时间变化。

02Masked Video Distillation: Rethinking Masked Feature Modeling for Self-supervised Video Representation Learning论文作者：Rui Wang, Dongdong Chen, Zuxuan Wu, Yinpeng Chen, Xiyang Dai, Mengchen Liu, Lu Yuan, Yu-Gang Jiang研究团队提出了掩码视频蒸馏 (MVD)，通过恢复掩码位置的低级特征来预训练图像（或视频）模型，然后使用训练好的模型所提取的高级特征作为掩码特征建模的目标。为了应对这一挑战，研究团队提出了不可学习的簇，以生成可以应用于标签不可知场景下的具备级别的不可学习样本。

04MSMDFusion: Fusing LiDAR and Camera at Multiple Scales with Multi-Depth Seeds for 3D Object Detection论文作者：Yang Jiao, Zequn Jie, Shaoxiang Chen, Jingjing Chen, Lin Ma, Yu-Gang Jiang研究团队提出了一种新的框架实现多传感器信息融合，通过深度感知设计的多深度投影策略来增强每个种子点的深度质量。通过不断迭代进行风格攻击与模型训练，用于训练的跨域小样本学习模型将逐步对不同风格图像数据拥有识别能力，从而提升模型在未知目标域数据集上的性能表现。为引入更为丰富的伪增强，研究团队提出了多样的伪异常生成策略，同时考虑已见异常与未见异常的潜在多样性。同时，结合不同局部图像块的异步训练，解决了全切片病理图像的虚拟生成问题。应用门控模态感知卷积模块以细粒度的方式调节前一步中投影得到的相机体素，然后将多模态特征聚合到一个统一的空间中，共同为检测头提供了更全面的多模特征。11Bi-directional Feature Fusion Generative Adversarial Network for Ultra-high Resolution Pathological Image Virtual Re-staining论文作者：Kexin Sun, Zhineng Chen, Gongwei Wang, Jun Liu, Xiongjun Ye, Yu-Gang Jiang研究团队提出了一种基于全局-局部特征融合的虚拟重染色方法，设计了一个双分支生成对抗模型，分别接受缩小的全局图像和部分局部图像块作为输入，通过在编码器阶段的多次双向特征融合，大幅缓解了生成图像块之间的颜色、亮度、对比度等差异。

06Prototypical Residual Networks for Anomaly Detection and Localization论文作者：Hui Zhang, Zuxuan Wu, Zheng Wang, Zhineng Chen, Yu-Gang Jiang研究团队提出了一个称为原型残差的全新网络框架，该框架学习异常模式和正常模式之间不同尺度和大小的特征残差，以准确预测像素级别的异常分数图。此外，该方法使用多路径融合模块，有效地结合记忆内容和来自实例分割解码器的多尺度特征。

03SVFormer: Semi-Supervised Video Transformer for Action Recognition论文作者：Zhen Xing, Qi Dai, Han Hu, Jingjing Chen, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang研究团队研究了在半监督设置下使用Transformer模型进行动作识别，并提出SVFormer方法。ResFormer使用全局-局部的位置编码策略，以适应不同的分辨率。

09Incorporating Locality of Images to Generate Targeted Transferable Adversarial Examples论文作者：Zhipeng Wei, Jingjing Chen, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang研究团队提出了一种基于自通用性增强的目标迁移攻击方法，使生成的扰动对一幅图像中的不同局部区域都具有通用性，通过引入特征相似性来最大化对抗全局图像和对抗随机裁剪局部区域之间的特征相似性来鼓励生成具有自通用性的对抗扰动，进而提升对抗样本的目标迁移能力。08ResFormer: Scaling ViTs with Multi-Resolution Training论文作者：Rui Tian, Zuxuan Wu, Qi Dai, Han Hu, Yu Qiao, Yu-Gang Jiang研究团队提出了一种视觉Transformer的多分辨率训练框架（ResFormer），将图像复制为不同的分辨率以计算分类损失，并在尺度一致性损失的监督下学习得到不同尺度之间的交互，以提高其对多分辨率，特别是未知分辨率的鲁棒性。

07Meta Style Adversarial Training for Cross-Domain Few-Shot Learning论文作者：Yuqian Fu, Yu Xie, Yanwei Fu, Yu-Gang Jiang研究团队受到对抗攻击的启发，创新性地提出了一个元学习风格攻击算法，并基于该攻击算法提出了一个与模型无关的风格对抗训练跨域小样本学习方法StyleAdv。本次会议收到9155篇投稿，经严格专家评审，共录用2360篇论文，录用率为25.78%。11篇录用文章简介01Look Before You Match: Instance Understanding Matters in Video Object Segmentation论文作者：Junke Wang, Dongdong Chen, Zuxuan Wu, Chong Luo, Chuanxin Tang, Xiyang Dai, Yucheng Zhao, Yujia Xie, Lu Yuan, Yu-Gang Jiang研究团队将实例理解显式地引入基于记忆网络的方法，提出一个双分支VOS网络。这个方法不仅解决了多数据训练中的不一致问题，而且为检测器提供了来自不同数据集的连贯监督。

制图：实习编辑：孙一诺责任编辑：李斯嘉。该方法采用稳定的伪标注框架（即EMA教师）来处理未标记的视频样本。

研究团队引入了一种新的数据增强策略Tube TokenMix，该策略专为视频数据而设计。复旦大学计算机科学技术学院视觉与学习实验室共有11篇论文入选，成果覆盖视频内容理解、目标检测及分割、强泛化深度模型、对抗攻击与防御以及病理图像分析等多个重要研究方向。

国际计算机视觉和模式识别会议，英文全称IEEE / CVFConference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)，是人工智能领域最具影响力的顶级年会制图：实习编辑：章一诺责任编辑：李斯嘉。

本届会议PDP论文全球仅20篇。2023年3月5日至9日，国际光通信会议（Optical Fiber Communication Conference and Exhibition，OFC）在美国圣地亚哥召开。实验传输系统和主要技术方案原理上述研究工作受国家自然科学基金等项目支持，联合完成单位包括紫金山国家实验室、东南大学、北京邮电大学、西安邮电大学等。OFC会议是光通信领域中全球规模和影响力最大的国际性会议，PDP论文旨在发布光通信领域的最新技术进展和纪录性成果，代表着业内当前最高技术水平，在光通信领域具有高度权威性。

该论文第一作者是复旦大学2019级硕博连读生李韦萍，余建军教授为论文通讯作者。该方案还能与高速光纤接入网实现无缝融合，优化6G无线通信网络的基础设施和通信结构，显著降低6G研发门槛，大大加速太赫兹技术商用化进程。

李韦萍博士生在OFC会议上做PDP报告(Th4C.5)在该项研究成果中，首次展示了光子太赫兹高速远距离无线通信技术，系统性融合光子上变频太赫兹产生、高增益天线传输和电子下变频太赫兹接收技术，并通过相干探测架构以及先进的数字信号处理算法解决接收机灵敏度受限问题，在国际上首次实现和展示了320 GHz载波频率下单通道50 Gbps太赫兹850米无线传输，创造出世界上公开报道的光子太赫兹通信最远传输距离、最大速率-距离积等传输记录。复旦大学信息科学与工程学院通信科学与工程系余建军教授团队博士生李韦萍关于6G光子太赫兹通信成果作为PDP论文（post-deadline paper，在截稿日期之后被接收的论文）进行了报道

图1器件制备流程及其Al对氧化铪铁电相的影响图2在不同铝浓度下不同缺陷的形成能图3不同铝含量下薄膜内部成分变化情况图4 氧化铪基铁电器件存储性能文章链接：https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.3c00085 制图：实习编辑：孙一诺责任编辑：李斯嘉。在过去两年的工作中，团队一直在探究影响氧化薄膜铁电特性的原因及其相关的机理（Advanced electronic materials. 2022，8(12)，10.1002/aelm.202200951. ），并在探进影响氧化铪薄膜铁电特性的原因和相关机理方面获得多项原创性研究成果（IEEE electron device letters. 2023, 44(3)， 10.1109/LED.2023.3234690.。