为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习领域具有代表性的重要算法之一，经常被用于图像处理。而在16电极的经典EIT测量系统中，输入的测量值是16*13的二维数据，这些数据具有一定的规律性，可以当做二维灰度图来处理。对输入数据进行卷积，池化，下采样，全连接，最终得到输出，即可构成卷积神经网络系统。采用有代表性的卷积核进行特征提取，使用合适的激励函数，并经过数千样本的训练后，可以让输出的空间分辨率得到明显提升，同时灵敏度矩阵本身的一些指标也可以得到一定的改善。