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。
传统英文笔迹鉴别方法是通过比对被鉴别文本与模板的相似程度来实现，效率低，准确度差.为解决这一问题，在VGG-16卷积神经网络模型的基础上，提出了一种CC-VGG网络模型，利用复合卷积层替换部分卷积层，采用卷积层、池化层、全连接层顺序连接的方式提取相关特征，最后通过130类softmax分类器，实现了手写体英文笔迹的自动鉴别.仿真实验结果表明，与现有方法相比，本文方法笔迹鉴别准确度更高，明显超过人类表现，取得了理想的实际处理效果.