“上中-复旦导师制计划”系列讲座——日常生活中的文学

2023年3月26日，复旦大学金理教授在逸夫楼化学阶梯教室为我们做了一场题为“日常生活中的文学”的讲座。金教授先抛出了“如何定义文学”的“天问”并由此展开关于当代文学的介绍。他向我们推荐了《浪的景观》一书，书中作者以淞沪铁路为创作缘起，试图通过文学进行“城市考古”，激发我们被遗忘的记忆。由此，他指出，“文学感应着时代变化而被重新定义”。

他用日常生活中人们追剧、看球使用倍速播放的例子，提出“文学是抵抗倍速键的最后一块飞地”。而文学与影视作品的区别，在于文学用“带电的细节”去把握生活中的现象与感受。金教授引用了余华的演讲中有关新闻报道文学性的两个案例——“公路上落满了从树上掉下来的麻雀”“他在下坠过程中牛仔裤都爆裂了”——生动地诠释了“带电的细节”之意义，并巧妙回答了开头的“天问”。接着他又以《狂飙》中张颂文饰演高启强卖鱼的细节为例，说明了“带电的细节”其实布满于生活中。最后他通过“明暗交界的意象”告诉我们文学阅读中人生经验的意义，并以《棋王》中“运”与“势”的关系，启示我们不要被“运”束缚，而要尽己所能去创造“势”。

这次讲座后，同学们对日常生活中的文学有了深入的了解，文学与我们之间的距离也仿佛被拉近了许多。

（金理教授讲解何为“带电的细节”）

（学生认真听讲）

（文：高一（8）班 李添意/图：朱旭倩/编辑：胡晨）

“上中-复旦导师制计划”生物微课程——蛋白质结构与功能

2023年3月26日晚18：00，复旦大学朱炎教授为同学们讲授了第五节复旦导师计划生物微课。朱教授以等级考为着眼点，围绕生物化学展开授课。今天的主题是蛋白质结构与功能。

老师主要从肌红蛋白和血红蛋白两种蛋白展开讲述。肌红蛋白共八个α螺旋链，分别命名为A到H。螺旋链间为不规则的卷曲。铁卟啉化合成血红素，是肌红蛋白和血红蛋白的辅基。肌红蛋白中的组氨酸可以防止二价铁离子被氧化，所以肌红蛋白是很好的除氧物质。

之后老师向同学们科普了肺泡动脉氧分差的概念，并以此展开新冠肺炎是如何危害同学们的肺部，以及呼吸机在应对肺炎中有什么作用。

血红蛋白由四条肽链组成，在同学们体内能将氧气运输到肌红蛋白。其中有氧状态下的血红蛋白为R态，无氧状态下的血红蛋白为T态。此处老师向同学们介绍了血氧仪的应用与其工作机理。

最后老师向同学们介绍了一氧化碳中毒。游离血红素结合一氧化碳的能力远超过于氧气，而肌红蛋白和血红蛋白结合一氧化碳的能力是结合氧气的两百倍，因此当室内空气中存在一氧化碳时，一氧化碳会代替氧气结合到血红蛋白中，造成脑神经的坏死。

这节课不仅让同学们对于蛋白质的化学性质和实际意义有了更深的了解，对课内学习很有帮助，同时也增加了很多生活常识。

（朱炎教授介绍肺泡动脉氧分差的概念）

（文：高二（10）班 朱逸琪/图：朱旭倩/编辑：胡晨）

“上中-复旦导师制计划”化学微课程——元素化学

本次讲座唐云教授从元素化学切入，以拓展化学的知识，化学的本质即是对化学反应的研究，化学反应根据有无电子转移分为两类反应。为研究化学元素的性质，创立了化学元素周期表，是科学界的重要成就之一。

在地壳中，氧、硅、铝、铁是丰度排名前4的元素。元素周期分为4区8主族及若干副族。元素周期表左下金属性强右上非金属性强。氢是元素周期表第1个元素，位于碱金属族，但性质与之完全不同。是唯一值得单独考虑的元素。1766年卡文迪许以铁与稀硫酸反应生成氢气，发现了新的元素。氢有3个同位素，常用于反应示踪。氢也是重要的能源，热值高，无污染。人们常用氯化钯溶液检验氢气，会生成黑色沉淀。

He,Ne,Ar,Kr,Xe等元素统称为稀有气体。性质稳定，电子亲和能均小于0。F，Cl，Br，I等元素统称为卤素，具有很强的非金属性。其中氟气是最活泼的非金属，是氧化性最强的单质。O，S，Se，Te属于氧族元系。1774年普里斯特利发现了氧气，并由拉瓦锡认定其为新元素Oxygen。

以上便是本次复导的主要内容。

（唐云教授介绍卤素的非金属性）

（文：高二（1）班 房新宇/图：朱旭倩/编辑：胡晨）

“上中-复旦导师制计划”物理微课程——自然科学起源的探讨

2023年3月26日，盛卫东教授为学生们带来了复导计划物理方向的第五次课。

首先，盛教授延续上节课的内容，继续分析牛顿由开普勒三定律推导万有引力定律的过程。盛教授讲解了基础的求导法则以及极坐标系下径向与角向单位矢量的微分。随后，盛教授介绍了开普勒三大定律的数学表达形式，并以此为基础，从运动学上推导了行星运动的位矢，速度和加速度，再结合牛顿运动学定律推导出了万有引力定律的公式。然后，盛教授介绍了对于哈雷彗星周期的预言，以及天王星的观测轨道与预计不符，预言了当时未知的海王星的存在。最后盛教授讲解了万有引力定律所定义的引力质量，其实是另一种质量的定义。

本节课盛教授推导了万有引力定律，让同学们更进一步了解了牛顿对物理学的贡献。

（盛卫东教授介绍开普勒三大定律）

（文：高二（9）班 袁昌昊/图：朱旭倩/编辑：胡晨）

“上中-复旦导师制计划”数学微课程——机器学习

2023年3月26日晚18:00，张诚教授为同学们讲授决策树和人工神经网络的原理，及大数据时代下的研究现状。

机器学习是一种广泛应用的技术，其中决策树是一种非常流行的决策分析方法。决策树可以帮助同学们将一个复杂的问题分解成多个简单的小问题，并通过对每个小问题进行判断来得到最终的答案。在使用决策树进行分析时，同学们需要确定主次因素，以便更好地理解问题并找到最佳解决方案。

接着，教授介绍了信息的基本作用是去除决策的不确定性。而信息熵是获得更多信息的价值在于在多大程度上会降低决策的不确定性。在决策树中，同学们可以使用信息熵来确定哪些变量对于问题的解决最为重要。以泰坦尼克号乘客生死为例，同学们可以通过构建决策树来分析哪些因素（如性别、舱位等）会影响生还率，进而预测其他未知数据的生还情况。张教授还提及了决策树在商业和社会中的其他应用。

综上所述，机器学习是一项非常强大的技术，它可以帮助同学们更好地处理大量的数据和信息，并从中获取有意义的洞察。通过深入了解决策树、信息熵和其他相关概念，同学们可以更好地应用这种技术，为商业和社会带来更多的价值。

（张诚教授介绍决策树的应用）

（文：高二（10）班 潘拓宇/图：朱旭倩/编辑：胡晨）