在主题报告环节，鄂维南院士以《Towards an Understanding of the Principles behind Deep Learning》为题，从数学视角剖析深度学习原理，提出“对称性与稳定性”可能是揭示神经网络奥秘的关键；Annie Qu教授作题为《Representation Retrieval Learning for Heterogeneous Data Integration》的报告，分享了多源异构数据整合的新思路及其在医疗、文本、影像等领域的应用。Cun-Hui Zhang教授作题为《Large Tensor Factor Models》的报告，介绍高维张量建模的最新进展，及其在计算效率与精度上的突破。
