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。
社交网络、交通网络及生物网络在现实生活中非常常见，但由于其不规则的数据结构导致很难对其利用最近兴起的深度学习技术进行处理。这种非欧氏距离的数据结构可以用图来进行表示，本报告先介绍图上信号，以及对图上信号的嵌入表达进行介绍，即将图上信号嵌入到向量空间。最后介绍图卷积网络，对图上信号引入深度学习的方法进行处理。