讲座预告（2025年9月22日至2025年9月28日）

摘要：国务院发展研究中心创新发展研究部原部长、研究员，国务院特殊津贴专家。第十一届、十二届、十三届全国人大常委会委员、财经委员会委员。国家制造强国建设战略咨询委员会委员、国家知识产权局咨询委员会专家等。长期从事政策研究咨询工作，主要研究领域是创新体系与政策、高新技术

讲座预告

【2025年9月22日-2025年9月28日】

科技创新与产业创新

深度融合的路径和体制机制

主讲人

吕薇

举办时间

2025-09-22 09:30

举办地点

中北校区地理馆407会议室

主办单位

地理科学学院

报告人介绍

国务院发展研究中心创新发展研究部原部长、研究员，国务院特殊津贴专家。第十一届、十二届、十三届全国人大常委会委员、财经委员会委员。国家制造强国建设战略咨询委员会委员、国家知识产权局咨询委员会专家等。长期从事政策研究咨询工作，主要研究领域是创新体系与政策、高新技术产业政策、科技体制改革、知识产权政策、中小企业政策等方面研究工作。曾参与国家中长期科技规划纲要、知识产权战略纲要、制造业强国战略、实施创新驱动发展战略纲要等研究与制订，主持完成相关部委和地方重大战略政策研究项目等。荣获国家科技进步奖、孙冶方经济论文奖，以及中国发展研究奖特等奖、一等奖等。

报告内容介绍

科技创新与产业创新是国家创新体系的“两翼”，要进一步完善科技创新体系。科技创新带动高技术产业发展，催生了新业态，但我国创新能力与世界科技强国相比还有较大差距，必须以科技创新引领产业转型升级，形成产业竞争新优势。科技创新重点是创造知识和增加技术供给，产业创新则是产业界的创新活动，更关注科技成果的产业化应用和技术扩散；科技创新是源头，产业创新是载体，能够实现科技创新的价值。科技创新与产业创新是国家创新体系的两翼，二者深度融合、互促共生，双向驱动，对完善现代化产业体系起到重要推动作用。

《史记》何以跨界成为文学经典

主讲人

张新科

主持人

刘成国

举办时间

2025-09-22 14:30

举办地点

闵行校区人文楼4330

主办单位

中国语言文学系

阳明学源流

与三代之治视域中的家哲学

主讲人

陈畅

举办时间

2025-09-22 15:00

举办地点

闵行校区人文楼冯契学术成就陈列室

主办单位

哲学系

中国现代思想文化研究所

AI与文学研究的未来

主讲人

陈奇佳教授

（浙江大学文学院）

主持人

黄金城副教授

举办时间

举办地点

人文楼4108室

主办单位

中国语言文学系

The Human Epigenome

- from data to interpretation

报告人

Pr. Jǒrn Erik Walter

主持人

翁杰敏教授

举办时间

举办地点

闵行校区生物馆534小会议室

主办单位

生命科学学院

如何实施宪法？

主讲人

林彦

举办时间

2025-09-22 18:00

举办地点

法学院101模拟法庭

主办单位

法学院

中华人民共和国与冷战早期的社会主义全球医疗网络

（1949-1966）

主讲人

蒋华杰

举办时间

2025-09-23 14:00

举办地点

人文楼5301

主办单位

社会主义历史与文献研究院

报告人介绍

华东师范大学历史学博士（2014），北京大学、瑞典隆德大学博士后研究人员（2014-2016）。美国康奈尔大学（2012），瑞典隆德大学（2013），德国佛莱堡大学（2015），台湾政治大学（2019）、日本早稻田大学（2024）访问学者。华东师范大学思勉人文高等研究院青年研究员（2016-2019），上海大学文学院历史系讲师、副教授（2019-2024），华东师范大学社会主义历史与文献研究院副教授（2024-）。研究领域：冷战史、中非关系史、当代中国对外关系史、改革开放史。

报告内容介绍

中华人民共和国在成立之初就被迅速接入到社会主义阵营内部医疗知识、技术和制度的全球流转体系。基于冷战政治联盟和传统医学的影响，整个1950年代和1960年代前期，中国在社会主义全球医疗网络中扮演了至关重要的角色。中苏医疗合作不仅证明社会主义医疗模式适用于超大型国家的非殖民化需求，中国的传统医学也反哺了苏联医学。中国在亚洲社会主义医疗网络中扮演了核心角色，同时也承接了亚欧之间的社会主义医疗交流。传统医学让中国在社会主义全球医疗网络中扮演了独特的角色，它不仅使中国在与苏联和东欧社会主义国家进行医学援助和交流中获得更为主动的地位，同时也成为紧密与朝鲜和越南等亚洲社会主义兄弟国家的医疗关系的天然基础。参与社会主义全球医疗网络是中国医学知识和实践在冷战年代走向全球的开端，同时，将医学知识生产、传播和实践与冷战政治紧密结合在一起，构成此后数十年中国对外医疗政策的基本行为模式。

Supports of Ideals in Reduced Groupoid C*-Algebras

and Applications II

主讲人

李康教授

（德国埃尔朗根-纽伦堡大学）

主持人

王航教授

主办单位

数学科学学院

举办时间

2025年9月23日 15:30

举办地点

闵行校区数学楼401

报告人介绍

李康，丹麦青年数学家，德国埃尔朗根-纽伦堡大学教授，专长于算子代数及其在动力系统、几何群论与表示论中的应用，在IMRN, JFA, Adv Math, Ergodic Theory Dynam. Systems，JNCG发表近30篇论文。

报告内容介绍

In this lecture, we present several applications of the revised ideal structure to specific classes of ideals and groupoid problems. These include the study of regular ideals, tracial ideals, and their connections to dynamical properties, as well as new insights into the amenability problem for Thompson’s group 𝐹.

地图史学刍议

主讲人

孙靖国

举办时间

2025-09-23 19:00

举办地点

历史学系1130

主办单位

历史学系

华师医学论坛系列讲座-第三十七讲暨华师肾脏健康讲堂-第十一讲

主讲人

孙爱军

举办时间

2025-09-24 10:00

举办地点

闵行校区实验A楼H401

腾讯会议 791-504-572

主办单位

华东师范大学医学与健康研究院

华东师范大学肾脏健康研究所

报告人介绍

孙爱军教授长期从事心力衰竭和能量代谢研究及转化工作，担任上海市心血管临床医学中心副主任，复旦大学中山医院临床医学研究院副院长，心研所实验室主任国家卫健委缺血性心脏病重点实验室主任，

主持国家基金委重点、杰青等多个项目，以通讯或第一作者在Eur Heart J, Circulation, PNAS等发表SCI论文120余篇部分被写入国内外指南或专家共识。获国家发明或实用新型专利20余项，部分实现了临床转化。担任《VesselPlus》主编和7个国际期刊编委，多个国家及省部级重点实验室学术委员会委员，获多项科技成果奖。

The AEP for

Hidden Markov Tree Models

主讲人

石志岩

举办时间

2025-09-25 09:30

举办地点

公开直播

腾讯会议会议号 100-698-936 无密码

主办单位

统计学院

报告人介绍

石志岩，江苏大学副教授，长期从事概率极限理论研究工作，尤其在树指标马氏链的大数定律方面取得一定的成果，先后在IEEE Transactions on Information Theory、Journal of Theoretical Probability等国内外学术期刊发表论文50多篇。主持国家自然科学基金基金2项，江苏省科协青年托举工程1项。

报告内容介绍

The asymptotic equipartition property (AEP) plays an important role in establishing lossless source coding theorems and asymptotic coding theorems in information theory. In this talk, We first restate the AEP for nonhomogeneous Markov chains, tree-indexed Markov chains, and bifurcating Markov chains. Meanwhile, we introduce a hidden Markov tree model and its related equivalent properties. Finally, we give the strong law of large numbers and AEP of this model.

有限域上的指数和

主讲人

莫仲鹏

举办时间

2025-09-25 11:00

举办地点

闵行校区

主办单位

数学科学学院

报告人介绍

莫仲鹏，上海数学与交叉学科研究院教授，毕业于哈佛大学，师从著名数学家Mazur, 研究领域为代数数论，主要涉及Langlands纲领，也涉及有限域相关问题。

报告内容介绍

Exponential sums on curves over finite fields: the large genus asymptotc theory

Green Oxidation:Selective Oxidation with O2 and H2O2 by Molecular Metal Catalysts

主讲人

肖建良教授（利物浦大学）

主持人

何鸣元院士

主办单位

化学与分子工程学院

举办时间

2025-09-26 10:00

举办地点

普陀校区化学馆A205

报告人介绍

Jianliang Xiao is Professor of Catalysis at the University of Liverpool and Professor at Shaanxi Normal University. Prior to joining Liverpool in 1996, he worked with Nobel Laureate Prof Noyori in Japan and received undergraduate and postgraduate training in China and Canada. His main research interest is in molecular catalysis, organic synthesis and green chemistry, and he has published ca 350 papers in these areas with his students and collaborators. For these works, he was awarded the RSC Tilden Prize 2020, Excelling at Innovation Award, University of Liverpool 2015, and UK Prize for Process Chemistry Research 2008 et al.

报告内容介绍

Molecular oxygen is indispensable to life, playing essential roles in many life-dependent processes. Whilst nature has mastered the mechanism of how to harness the reactions of O2, activation and use of O2 for selective oxidation in organic synthesis remain challenging for chemist. This talk will introduce some of the work we have been doing on selective oxidation by O2 as well as the more active H2O2, made possible by molecular catalysts based on earth-abundant, bio-benign metals.

音类的音征与语音演变

主讲人

陈忠敏教授

（复旦大学中文系）

主持人

赵庸教授

举办时间

2025-09-26 13:00

举办地点

闵行校区人文楼4330

主办单位

中国语言文学系

Estimation and inference of average treatment effects under heterogeneous additive treatment effect model

主讲人

刘汉中

举办时间

2025-09-26 15:00

举办地点

普陀校区理科大楼A1514

主办单位

统计学院

报告人介绍

刘汉中，清华大学统计与数据科学系长聘副教授，北京大学统计学博士，美国加州大学伯克利分校博士后。主要研究兴趣包括高维统计推断、机器学习和因果推断。研究成果发表于PNAS、JASA、Biometrika等顶级期刊。主持国家自然科学基金青年基金项目1项，面上项目1项，参与国家重点研发计划2项。担任全国工业统计学教学研究会理事、北京应用统计学会理事等。

报告内容介绍

Randomized experiments are the gold standard for estimating treatment effects, yet network interference challenges the validity of traditional estimators by violating the stable unit treatment value assumption and introducing bias. While cluster randomized experiments mitigate this bias, they encounter limitations in handling network complexity and fail to distinguish between direct and indirect effects. To address these challenges, we develop a design-based asymptotic theory for the existing Horvitz--Thompson estimators of the direct, indirect, and global average treatment effects under Bernoulli trials. We assume the heterogeneous additive treatment effect model with a hidden network that drives interference. Observing that these estimators are inconsistent in dense networks, we introduce novel eigenvector-based regression adjustment estimators to ensure consistency. We establish the asymptotic normality of the proposed estimators and provide conservative variance estimators under the design-based inference framework, offering robust conclusions independent of the underlying stochastic processes of the network and model parameters. Our method's adaptability is demonstrated across various interference structures, including partial interference and local interference in a two-sided marketplace. Numerical studies further illustrate the efficacy of the proposed estimators, offering practical insights into handling network interference.

Covariate-Elaborated Robust Partial Information Transfer with Conditional Spike-and-Slab Prior

主讲人

沈娟

举办时间

2025-09-26 15:45

举办地点

普陀校区理科大楼A1514

主办单位

统计学院

报告人介绍

沈娟，复旦大学统计与数据科学系副教授，博士生导师。研究兴趣包含贝叶斯变量选择，混合模型，亚组分析等。在JASA等国际统计期刊发表论文多篇，主持多项国家自然科学基金。

报告内容介绍

The popularity of transfer learning stems from the fact that it can borrow information from useful auxiliary datasets. Existing statistical transfer learning methods usually adopt a global similarity measure between the source data and the target data, which may lead to inefficiency when only partial information is shared. We propose a novel Bayesian transfer learning method named “CONCERT” to allow robust partial information transfer for high-dimensional data analysis. A conditional spike-and-slab prior is introduced in the joint distribution of target and source parameters for information transfer. By incorporating covariate-specific priors, we can characterize partial similarities and integrate source information collaboratively to improve the performance on the target. In contrast to existing work, the CONCERT is a one-step procedure, which achieves variable selection and information transfer simultaneously. We establish variable selection consistency, as well as estimation and prediction error bounds for CONCERT. Our theory demonstrates the covariate- specific benefit of transfer learning. To ensure the scalability of the algorithm, we adopt the variational Bayes framework to facilitate implementation. Extensive experiments and two real data applications showcase the validity and advantages of CONCERT over existing cutting-edge transfer learning methods. The work is joint with Ruqian Zhang, Yijiao Zhang, Annie Qu, and Zhongyi Zhu.

作为载体的批校本：

词学佚籍《乐章考索》拾零