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8月27日，国家自然科学基金委员会公布了2025年度国家自然科学基金项目评审结果。我校本年度共获资助项目3项，合计经费210万元。其中，理工学院、国际前沿交叉研究院Donghoon Lee博士获批面上项目；理工学院、国际前沿交叉研究院Susan Rutherford博士以及人文学院Alexander English博士均获批外国优秀青年学者研究基金项目，助力我校国家自然科学基金项目立项取得新突破。据有关统计，2025年度国家自然科学基金项目平均资助率仅为12.29%。近年来，温州肯恩大学高度重视科研工作建设，不断加快创新步伐，国家自然科学基金项目立项数量、质量呈现出稳步发展态势。学校通过实施一系列改革措施和计划，持续加强对高层次、高水平人才的引进和培育，推进高水平科技团队建设，打造高水平科创平台，提高教师的科研水平和科研能力。下一步，学校将继续认真贯彻落实国家关于科技创新的战略部署，以提升科技创新能力为主线，合理规划并推进有组织科研，通过科研发展助力学校高质量发展。Donghoon LeeLee博士的研究聚焦于泛素-蛋白酶体系统（UPS）及其在饥饿、失用、肿瘤和衰老等多种生理与病理条件下的调控机制。他发现了在分解代谢和蛋白质毒性压力下激活26S蛋白酶体的新机制，并鉴定出ZFAND5是首个已知的蛋白酶体激活因子，能够增强其酶学活性并促进泛素化蛋白质的清除。这些成果对于细胞健康以及与肌肉萎缩和蛋白毒性压力相关的疾病（如阿尔茨海默病和帕金森病）具有重要意义。在温州肯恩大学，Lee博士持续深入开展蛋白质质量控制方面的研究，重点探索26S蛋白酶体和p97作为关键调控因子和潜在药物靶点的作用。Susan RutherfordRutherford博士致力于生物多样性保护，并专注于研究植物进化与物种形成的过程与模式。她的研究方向主要包括：（1）利用景观基因组学研究密切相关的本地物种及物种复合体，识别遗传多样性中心与杂交热点，以加深对物种进化与景观分布的理解；（2）通过跨学科方法（如基因组学、温室实验、田间性状数据及环境生态位建模）探究入侵杂草在引入地新生境中的响应机制；（3）研究稀有及受威胁物种的进化过程，为其保护管理提供科学依据。Alexander EnglishEnglish博士的研究领域主要聚焦于文化对人类行为方式的影响。他同时探讨人在迁移至新环境过程中，因细微变化而引发的心理与认知过程差异。近年来，English博士的兴趣进一步延伸至人才的职场管理与发展。目前，他担任跨温州肯恩大学文化行为研究中心（C-BRAC）主任，并兼任《International Journal of Intercultural Relations》期刊副主编。来源 | 科研办 鲍家俊一审 | 潘瑶二审 | 项温蔚三审 | 吕卓环 ‍‍‍‍‍‍‍责编 | 传播与公共关系部

“感谢‘学生科研日’让我了解研究并不遥远，它比我们想象的都要近。”近日，温肯启动第十届“学生科研日”活动。开幕式上，心理学系大四毕业生王依灵向大家分享了自己在本科期间参与的7个研究项目，这一段段科研旅程不仅锻炼了她的逻辑思维和表达能力，也成为她申请海外研究型硕士项目的重要支撑。临近毕业她已收获包括伦敦大学学院-耶鲁大学联合培养项目、芝加哥大学、伦敦国王学院等多所世界知名高校的录取通知。自2016年启动，十年以来温肯学生科研日累计吸引超 3500 人次参与、展示科研项目逾 2500 项，成为推动学生科研的重要抓手。600多名学生带来400多个科研项目共鸣“破界·智联·共生长”的力量走进葛和凯楼，只见展板林立，讨论声此起彼伏，据了解，今年的“学生科研日”集结了来自600余名学生的400多份科研作品。来自不同国家和学科背景的温肯学子们带来了富有洞察力的400多个研究成果，涵盖生物学、计算机科学、经济学、心理学、教育学、数学等多个学科，展现了科研实践中的跨界融合与国际合作。此外，成果展示与3分钟口头演讲的展示形式，也为同学们提供了多元开放的科研表达平台。人工智能领域，会计专业学生何昕晔、黄昱玮和陈柯琦通过对259名大学生的调研发现：越频繁使用ChatGPT等AI工具的同学，GPA成绩越高。他们的研究《生成式AI工具如何影响学生成绩》提醒大家，AI已经悄然成为不少学生的“学习助手”，但也需要老师的正确引导，而不是成为依赖；公共健康议题中，来自马来西亚的国际学生团队，聚焦于宠物疾病对公共健康的潜在影响。他们对一株具备多重耐药性的细菌进行基因组测序，发现其可能存在跨物种传播的风险；在心理学方向，王诗萌通过对大学生日常状态的观察，带来自己的研究《神经质特质与生活满意度的纵向研究：大学归属感的中介作用》。她发现，情绪容易波动的学生，往往对生活的满意度也更低，但如果他们在校园中能感受到归属感，这种负面影响会明显减弱。研究呼吁高校更多关注学生的心理支持与情感归属，营造让人安心的学习环境……同时，在本届“学生科研日”的温肯大讲堂环节，围绕“破界·智联·共生长”主题，聚焦可信 AI、边缘计算、万物互联等前沿科技议题，来自浙江大学、浙江工业大学等高校大咖为学生分享在 AI 应用和科研实践中的新探索。如何让大型模型适配轻量化设备，提升能效与可扩展性？AI 是否必须可解释，可信算法的标准是什么？未来的工作会如何变化，如何真正学懂 AI？一系列的思想碰撞引发现场学生深入思考。超3500人次参与、逾2500个科研项目展示十年科研日为温肯学子带来了什么？据介绍，温州肯恩大学于 2016 年创办首届“学生科研日”，致力于构建一个高水平、多维度的科研展示平台。十年来，该活动累计吸引超 3500 人次参与、展示科研项目逾 2500 项，成为温肯推动本研贯通、以生为本的重要抓手。从第一届科研日仅有 72名学生参与，到十年后活动规模扩展近10倍，在温肯，科研已不再是少数人的舞台，也不仅是深造申请的“加分项”，而是每个学生成长的“必修课”。“‘学生科研日’为学生提供展示科研成果的平台，旨在培养学生的批判思维、创新能力、团队精神和领导能力。科研日走到第十年，不仅是一场展示成果的盛会，更是学校始终坚持以学生为本、重视科研培养的重要体现。”温肯相关负责人表示，“学生科研日”的持续举办，推动了校园内浓厚的学术氛围，也让“敢于提问、勇于探索”的科研精神在更多学生心中生根发芽。从实验室到社区、从论文到产品，“学生科研日”正成为温肯学子走向更广阔学术舞台的起点与见证。“我一直鼓励学生将科研带入真实场景。”在温肯理工学院教师金正彬博士看来，科研不应止步于课题，更应回应实际问题。在实践中找问题，在科研中找答案。他介绍，去年春季以来，他带领6名学生开展了市政水体回收利用项目，运用反渗透和电沉积技术对温州市区的地表水进行清洁水回收和重金属提取实验，并将研究成果在第14届亚太膜学会大会上进行展示，并成功申请发明专利。不止于此。以“学生科研日”平台为起点，生物系学生在教师指导下研发的抗菌洗衣液项目，已申请中欧双专利并成功商业化；建筑与设计学院师生联合发起的“泽雅屏纸再生”项目入选浙江省高校助力乡村振兴典型案例；英语专业学子梅寒冰通过参与两段本科研究项目经历被录取至牛津大学教育学研究设计与方法论专业……近年来，温肯学子的科研成果不断向实践落地延伸。记者了解到，在温州肯恩大学，除了以“学生科研日”构筑学生科研的成长路径，还设有“师生拍档科研项目”，覆盖从科研启蒙、项目实践到成果发表的全过程。截至 2024 年 9 月，已有超 500 名学生与 130 位教师结成科研伙伴，立项超过 280 项，总资助金额近 700 万元。在科研成果转化与交流方面，学校已资助超过 500 人次学生参与国内外学术会议，并推动学生以第一或通讯作者身份在国际权威期刊发表论文 超 250 篇，科研影响力持续提升。来源 | 科研办文字 | 卓扬 项沈萱苏惠洁一审 | 侯倩雅二审 | 王舒三审 | 吕卓环责编 | 传播与公共关系部

近日，温州肯恩大学高志强教授团队与新加坡国立大学周志颖教授团队合作的论文《Noise-Consistent Siamese-Diffusion for Medical Image Synthesis and Segmentation》被计算机视觉顶会CVPR 2025主会接收。该研究有效解决了医学图像合成中行业难题，为AI辅助医疗诊断提供了新思路。CVPR（国际计算机视觉与模式识别会议）是计算机视觉领域全球公认的Top-1会议，被中国计算机学会列为人工智能领域最高级别CCF-A类会议。据谷歌学术最新排名，CVPR影响力仅次于《Nature》，位列全球第二。本届会议论文接收率仅22.1%，创近五年新低，竞争激烈程度可见一斑。破解医学影像“数据荒”的探索在医学图像分析领域，比如 CT 扫描、内窥镜检查或皮肤病筛查，医生往往需要手动圈出病灶、标注肿瘤，以便训练AI模型进行识别。这一过程既费时、又依赖专业知识，尤其在面对罕见病或数据隐私限制时，高质量的标注数据往往难以获取，从而严重制约了医学 AI 模型的训练效果与临床落地。“这正是我们启动这项研究的初衷。”高志强教授表示，长期以来，高质量医学影像数据的匮乏是业内普遍面临的挑战。他指出，虽然扩散模型在生成图像方面表现出色，但在医学影像生成任务中，仅使用分割掩码作为条件的方法生成的图像往往缺乏真实感和结构细节，导致AI模型学得不够“扎实”。高志强教授团队讨论中在这种背景下，温州肯恩大学与新加坡国立大学展开合作，集合了双方在医学经验与计算建模方面的优势。新加坡团队提出将真实图片与掩码共同作为输入的思路，并与温肯团队深入讨论，明确了“噪声一致性损失函数”（Noise Consistency Loss）的方案。温肯团队从机器学习角度出发，为该方案提供了理论和技术优化，进一步强化了其研究贡献——提升生成图像的逼真性与多样性。这场跨国、跨学科的思维碰撞，最终促成了“噪声一致性孪生扩散模型”（Noise-Consistent Siamese-Diffusion model）的诞生，为医学影像分割任务打开了新路径。技术亮点，双模型与自我纠错的巧妙结合论文提出的“噪声一致性孪生扩散模型”通过两条扩散路径协同工作：一条专注于病灶的位置与结构，另一条则负责处理图像的细节与纹理。后者如同一位“严师”，不断校正前者的生成轨迹，使其在保证位置与结构精度的同时，还能生成更加逼真且多样的图片。最终，该模型仅需掩码输入，就能独立生成高质量的医学影像，并确保后续使用这些数据训练的模型能够输出精确的分割结果。这一机制的创新点在于，其不仅提升了模型在生成任务中的逼真稳定性与多样性，还能在缺乏真实图像的前提下，有效补足训练数据的不足，尤其适用于小样本、隐私受限等医学场景。模型示意图在多个公开医学图像数据集上，该方法均展现出优异表现：在息肉分割任务中，SANet 模型的关键指标 mDice 与 mIoU 分别提升了 3.6% 和 4.4%；在皮肤病灶分割中，UNet 模型在 ISIC2018 数据集上的 mDice 提升达 1.52%；同时，合成图像的质量也有显著跃升，在图像真实性指标 FID 上较现有最优方案降低 35 分，生成结果更加接近真实分布。高志强教授认为，这项技术如果能推广到基层医院，将有望缓解“医生资源不足”与“影像识别难”这两大痛点。借助合成影像训练出的模型，可以帮助基层医院在缺乏影像科专家的情况下，自动完成病灶识别与分割，大幅提升诊断效率与准确率。此外，合成数据还能帮助医院用更低的成本训练鲁棒模型（一种不容易被干扰或出错的AI模型），进一步提高医疗服务的可及性与公平性。科研跨界合作，激发创新潜力“让我印象最深的，是新加坡团队带来的医学视角。”高教授表示，对方提出将真实图像与掩码共同输入的构想，为整个模型的表达提供了关键的先验知识。温肯团队则从机器学习的角度出发，为该方案提供了理论和技术优化，强化了其研究贡献。“这种跨学科、跨文化的思维碰撞，不仅让科研更加高效，也让最终的成果更具实用性和创新性。”高教授团队合影这种合作模式，也为温肯师生的科研提供了借鉴。“我们要鼓励学生走出单一学科，跨学科合作能够拓宽研究视野，帮助师生从不同角度思考问题。”高教授表示，与不同背景的科研人员进行交流和合作，能激发更多的创新灵感。这不仅有利于学术突破，更能培养具有全球视野和跨界沟通能力的新一代研究者。文字 | 陈慧图片 | 受访者提供一审 | 尚蕊二审 | 项温蔚三审 | 吕卓环责编 | 传播与公共关系部