从微观世界粒子的相互作用到宏观世界人的社交，从自然生态系统中的食物网到人造互联网中的链接，事物间的关联可谓无处不在。图论起源于欧拉对“哥尼斯堡七桥问题”的研究，是建模事物间关联的有效工具。在大数据时代，事物及其关联前所未有地以数据的形式被记录和收集，具体体现为图数据。图数据，即包含图的数据，其中图的节点代表事物，边代表事物间的关联。进一步地，事物及其关联往往具有特定的性质，这些性质在经典的图论中是被忽略的。 图数据分析在生物制药、智能交通、电子商务、疫情防控等领域发挥着极其重要的基础性作用。图机器学习，即从图数据中学习，是图数据分析的核心方法（见图1）。

总结了贝叶斯方法在机器学习中的最新进展，具体内容包括被虐死机器学习的基础理论与方法，非参数贝叶斯方法已经常用的推理方法、正则化贝叶斯方法等。

在自动驾驶、机器人、数字城市、以及虚拟/混合现实等应用的驱动下，三维视觉在近年来得到了广泛的关注。三维视觉研究主要围绕深度图像获取、视觉定位与制图、三维建模及三维理解等任务而展开。