鏡觀·迴響｜從衛生健康合作看更團結的「上合+」
2026-02-11 07:56 7,182次浏览北京8月10日電 題：不具名的助學金 作者 曾玥 葉子 不公開獲獎名單、不出具獲獎證書、不對受助者進行個人宣傳，一項擁有「三不」原則的「陳傳才助學金」，始於中國人民大學一對已故伉儷的遺願。 中國人民大學原中文系主任陳傳才與新聞學院副教授嶽同於1957年在人大相遇相識，後結為連理，自1978年起在校任教。二人一生無兒無女，晚年決定變賣房產，將賣房所得和畢生積蓄共360萬元悉數捐贈給中國人民大學文學院，用以資助貧困學生。 1999年陳傳才(右)、嶽同合照，攝於中國人民大學校園一角。(中國人民大學供圖) 陳傳才曾與癌症鬥爭十年。其好友、北京師範大學文學院教授趙勇在紀念文章中回憶，患病後的陳老，處之泰然，淡定如常。2018年，陳傳才逝世。嶽同說：「在醫院時我與陳老師就商量好了，等我走了，就把房子賣出的錢作為助學基金，資助貧困學生。」 後來在病榻上，嶽同仍反覆叮囑「要把錢用好，用到真正需要的孩子身上」。2024年，嶽同離世，留下遺願，喪事從簡。 為實現陳傳才、嶽同二人生前心願，陳傳才的學生們自發組織落實捐贈事宜，成立「陳傳才學生扶貧基金」，並特別設立「陳傳才助學金」，每年資助20名家庭經濟困難的全日制在校本科生開展學術交流、社會實踐等。據計算，這筆捐贈能持續發放48年，惠及近千名學子。 陳傳才的學生、中國人民大學文學院教授陳陽是參與落實捐贈事宜的一員。他向記者回憶，當得知陳傳才和嶽同的心願時，學生們都深受感動。儘管推進過程中遇到一些困難，但大家合力克服，最終不負恩師囑託。 2019年，嶽同(右一)向來家看望的志願者展示收藏的剪紙、中國畫作品。(中國人民大學供圖) 時至今日，陳陽仍對陳傳才、嶽同為人和治學的細節歷歷在目。 陳傳才在主管全系研究生教學培養工作時，開列了120部書目，要求學生三年內必須精讀40本學術專著。他堅持「嚴進嚴出」，要求文藝學學生必須要有「藝術感受力」「理論分析力」和「寫作基本功」。 1993年以後，陳傳才辭去中文系系主任的職務，專心從事學術研究和培養碩、博研究生的工作。他曾先後出版學術專著(教材)12部，主編大型類書和叢書兩套12本，並在重要報刊雜誌發表論文96篇。 「陳傳才先生對傳統理論有深厚的學養，但他從不固守成見，畫地為牢。」中國人民大學文學院教授金元浦如此評價。 中西文化之辨、中西文論傳統的繼承與創新問題曾一度困擾中文系學科建設和發展。陳傳才一直密切關注國內外理論發展的新動向，批判看待、合理吸收新觀念，並與自身體系融會貫通。他主張在馬克思主義哲學世界觀、方法論的指導下，「不斷地從人類文明的新創造(包括各種不同的理論、思路、方法)中獲得豐富和發展自身的思想資源和實踐經驗」。 陳老將其一生奉獻給了文藝理論教學和研究事業，嶽同則在新聞學領域深耕不輟，傳道授業解惑。 在中國人民大學新聞學院任教期間，嶽同主要講授新聞採訪、新聞寫作等專業課程。課堂上，她時常結合自身從事新聞寫作的實踐經驗剖析採寫方法，切中肯綮。 「只要新聞的政治意識、經濟意識和文化意識是來自廣闊、複雜、多變的時代變革的實踐，那就不管是從正面報導入手還是從批評反面和消極現象出發，抑或是進行歷史深度的開掘還是加以橫向的比較剖析，都必定能從不同角度和層次上觸動社會的神經，產生『一枝一葉總關情』的情感效應。」嶽同在其編撰的教材《新聞寫作論》中寫道。 陳傳才(右)、嶽同夫婦合照。(中國人民大學供圖) 在學術上潛心問道，在生活中抱樸守真，是許多學生對陳傳才、嶽同夫婦的共同印象。如果說杏壇耕耘數十載有如春風化雨，那麼以二人遺願設立的「不具名的助學金」，則延續著這份潤物無聲的關懷。 今年6月，「陳傳才助學金」完成首次評審與發放。一位受助學生匿名寫下感言：「這份低調而深沉的大愛，激勵著我在困境中堅守，在平凡中進步。往後的學習和生活中，我將延續您所傳承的意志，以謙遜與執著，守護文學的信念，用日益豐盈的所學，回報這份跨越時空的託付。」(完)
合肥8月7日電 (記者 張俊)記者7日從安徽省量子計算工程研究中心獲悉，中國科研團隊給藥物研發裝上了「量子顯微鏡」，成功實現全球首個基於量子邊編碼技術的藥物分子性質預測應用。 該項成果由本源量子計算科技(合肥)股份有限公司聯合中國科學技術大學、合肥綜合性國家科學中心人工智慧研究院共同攻關，並在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上完成真機驗證，該項技術為分子性質預測及藥物研發開闢全新路徑。 藥物研發中，精準預測分子性質是快速篩選候選藥物的關鍵。圖神經網絡方法用「圖」結構來理解藥物分子，原子是「點」，化學鍵是「邊」。已有的量子算法可以提升對「點」的處理能力，但對「邊」無能為力，就像拼圖缺失關鍵模塊，始終無法完整呈現分子特性。 研究團隊創新設計的量子嵌入圖神經網絡架構，融入全球首創量子邊編碼技術和量子節點嵌入模式，首次在量子層面實現原子與化學鍵的同步處理，大幅提升了對分子行為的預測精度，顯著提升藥物發現效率。目前，基於該項技術的藥物毒性預測真機應用已上線本源量子計算雲平臺。 「如果說傳統圖神經網絡方法是『望遠鏡』，那麼融入全球首創量子邊編碼技術的量子嵌入圖神經網絡架構就是『顯微鏡』。」「本源悟空」軟體研製團隊負責人竇猛漢介紹，該技術不僅能看清原子位置，更能清晰捕捉到化學鍵的相互作用，顯著提升了關鍵藥物性質預測準確率。例如，HIV抗病毒藥物篩選準確率從73%躍升至97%，阿爾茨海默病藥物預測準確率從64%提升至70%。 安徽省量子計算工程研究中心主任郭國平表示，量子嵌入圖神經網絡架構已成功在中國第三代自主超導量子計算機「本源悟空」上運行驗證，標誌著中國已初步具備實用化量子計算能力。(完)
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