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。
多视图学习，就是从多个角度学习，从而提高预测的准确性。立体视频包含的信息量较大，单视图学习方法（即用所有特征组成一组特征特征向量，用一种学习方法进行训练）不能很好的表征视频信息，此时使用多视图学习的方法比单视图具有优势。一方面，单视图学习将提取的所有特征组成一组特征集会导致数据较多，增加了特征空间的维数，从而使不同的特征之间相互干扰，会影响特征之间的有效性；而多视图学习会把数据表示为多个特征集，对每个特征集分别学习其规律，从而发挥各个视图的优势。另一方面，从视频中提取的大量特征具有不同的属性，不同的属性特征可能适合不同的学习方法，而单视图学习只能用同一种学习器用对所有的特征进行训练和学习，而多视图特征学习可以在每个特征集上用不同的学习方法进行学习。因此，相比于单视图学习，多视图学习方法能够极大改善数据的学习效果。