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她高度赞扬两校之间人文学科交流覆盖学生教育培养、全顺学者互访、学术研讨、学术出版，指出这是复旦大学国际合作项目最为深入的典范。他为此感谢每一位为该项目的成功而默默奉献的人，自动档救并希望借助在母校母系任教的契机，成为护持着联合培养项目继续前行的诸多教师中的一员。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，护车价格及但他得益于量身定制的密集法语授课，护车价格及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。项目班跨学科的视野，内部配置表也促使学生在博士论文选题方面具有多样性。

这些学生有意识地打破学科壁垒，践行着不同人文学科之间的深度沟通。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。

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。他感谢每一位参与该项目的工作人员以及学者，感谢参与项目的学员，期待他们为法国的人文学科研究带去新的视角，并相信他们未来一定会为中法文化交流作出贡献。复旦大学中文系讲师、首届复旦大学－巴黎高师人文硕士班成员秦振耀分享自己从学、从教的个人经历，指出润物细无声式地培养一位真正具有国际视野、能够跻身国际学术共同体的青年学者，是一项需要耗费巨大心血但非常值得推崇的事业。为帮助赴法攻读博士学位的学生以最快速度适应法国的学术体制要求，高师派来的博士生或硕士生外教承担学术方法训练，教授学生掌握分析性阅读与学术写作的方法，磨炼其问题意识。

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。突破国界分割，构建中国硕士培养与法国博士培养这一前后相续的一体化培养体系。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。她指出，两校之间的联合培养项目，即使受疫情影响，依旧能以灵活的方式开展与继续。

复旦大学国合处则为项目提供了充足的资金支持。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。

她表示，在巴黎高师，在米歇尔·埃斯巴涅教授的带领下，Translitteræ文化迁变跨学科创新科研基地已经连续6年迎接了三届来高师攻读博士学位的复旦优秀毕业生。为了保证学生的法语能力得到不断训练，全部课程坚持以法语授课，但在另一方面，为了确保课程内容得以消化吸收，来自不同院系的几位教授则共同参与课程翻译。

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。复旦大学研究生院常务副院长陈焱则介绍了研究生院对联合培养项目的帮助与支持，譬如课程设置和学分认可、博士候选人推荐工作机制等。由李宏图教授、莫伟民教授、袁莉教授与黄蓓教授组成的学术指导团队在项目招生与留法学生遴选首尾两个环节严格把关，确保了项目学生优秀的学术水准。他感谢项目的发起者、组织者和参与者，希望这个项目能获得进一步发展，培养更多具有跨语言、跨文化、跨学科背景的人文学者。中国语言文学系系主任朱刚分享了项目起步时所遭遇的困难，譬如参与项目的学生在初期没有固定的教学场所。此外，研究生院也为人文硕士班的FIST课程提供了力所能及的资助。

此外，她亦介绍了项目学术书稿出版情况：TransferS研究中心和Translitteræ科研基地先后出版了百余部学术书稿，近三年出版领域扩展到优秀博士毕业生答辩论文以及博士生研讨工坊会议论文集。他感谢参与本项目的法方三十余名学者与复旦大学来自四个院系的众多同仁的倾心投入。

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。巴黎高师文化迁变跨学科创新科研基地（EUR Translitteræ）中国项目主管XIAO Lin（肖琳）分享了自己在巴黎高师工作的个人视角。

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。参与复旦大学－巴黎高师人文学科联合培养项目的四院系负责人先后分享了他们自己的经验与感受。

最后，她祝愿项目能够进一步发展，巴黎高师与复旦大学两大名校共创辉煌。最后，他由衷期待复旦大学－巴黎高师人文学科联合培养项目能一步步成为21世纪人文领域的中法大学。在这一过程中，米歇尔·埃斯巴涅教授作出了巨大的贡献，帮助学生联系导师，提供机会让学生适应文化环境，介绍相关学者与机构，定期召集学生展开交流，等等。就成果而言，八年间，复旦大学－巴黎高师人文学科联合培养项目培养了103名学生，其中51名已经或即将赴法攻读，注册学校覆盖包括巴黎高师在内的多个法国一流高校与科研院所

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。给定任意模态作为网络的输入，（a）模态生成模块：训练基于特征解耦和对比学习表征来合成所有模态。

然而，迄今为止这仍是一项具有挑战性的任务。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。

具体来说，针对多模态MRI自身的性质，我们将所有模态的图像分别解耦到属性空间和内容空间。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。

此外，使用该模型插补模态也可以扩增训练数据集，使网络能够在多模态数据里学习模态无关的结构语义特征，从而增强多模态融合的效果。本深度学习框架的源代码已开源：https://github.com/yu02019。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。因此，本文采用轴位（slice-level）的训练方式以纳入全局语义信息。

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。为解决这一问题，张孝勇课题组提出了一种新型深度学习框架，MouseGAN++（图1），完成合成+分割的任务。

共享的内容空间还有助于分割模块中的解码器训练。由于小鼠和人类大脑在进化上具有保守性，小鼠大脑已被证明是理解人类大脑的重要基石之一。

上述图表及文中实验结果表明，MouseGAN++在生成和分割任务上都实现了显著的性能提升。（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。