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。
近年来，病理图形分析成为一个较热的话题，由于对病理图像的分类需要耗费大量时间，同时需要医学专家的丰富经验才可以尽可能准确的分出是否发生病变。本文在卷积神经网络的基础上，对其进行增强，来对病理图像进行分类。基本卷积神经网络作为基本分类器对样本进行分类；使用原始训练集再次训练一个增强网络，增强网络的训练时的标签是真实标签与基本分类器预测值的差值，增强网络可以学习到两者的差值，最后将两个网络的预测值进行相加运算作为最后的预测值。