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。
深度网络的模型参数众多，结构各异，如果使用深度网络对信息进行加密，将信息的复原放在网络结构的内部可以增加保密性。因此，本课题选择生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)完成信息的隐藏和复原，且将复原信息的操作放在网络的特征层内，利用GAN的特性使信息较好的隐藏在载体表面，同时可以在特征层进行复原，表明深度网络特征层隐藏信息的优点。