|
蒋广琪 博士、讲师 |
常州大学 计算机与人工智能学院 阿里云大数据学院 软件学院
江苏常州 213164 | |
E-MAIL: guangqijiang@cczu.edu.cn
|
教育背景: |
2018.09-2022.06 大连海事大学 计算机应用技术博士
|
工作履历: |
2022.09- 常州大学 计算机与人工智能学院 阿里云大数据学院 软件学院
|
主授课程: |
操作系统、信息安全、创新创业理论与实践、WEB前端开发技术 |
研究领域: |
模式识别；计算机视觉；人工智能
具体领域： 多视角聚类/分类 多模态融合 水下图像处理 行人、车辆重识别 行人搜索 研究生招生： （1） 对计算机视觉、人工智能等领域具有浓厚的兴趣 （2） 良好的数学功底，喜欢探索，能吃苦 （3） 相应的英语水平和代码编程能力 （4） 良好的沟通能力和自我约束能力 有意向的研究生同学请将个人简历发送至邮箱：guangqijiang@cczu.edu.cn，邮件主题：硕士申请_姓名_学校_专业 欢迎对计算机视觉感兴趣的本科生加入课题组！专业不限，请将简历发送至邮箱，邮件主题：本科申请_姓名_专业 |
奖励与荣誉: |
指导本科生在全球校园人工智能算法精英大赛获国家三等奖、省二等奖 2024年全球校园人工智能算法精英大赛省级选拔赛 优秀指导教师 2023年全球校园人工智能算法精英大赛 优秀指导教师 |
学术成果: |
发表论文： |
[1]Jiang, G., Hou, H., Liu, Y., et al. Reliable Feature Imputation with Cross-view Relation Transfer for Deep Incomplete Multi-view Classification. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2026. (SCI, 中科院1区, Top期刊) [2] Wang, H., Jiang, G*#., Peng, J., et al. Towards Adaptive Consensus Graph: Multi-view Ensemble Clustering via Graph Collaboration[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2022. (SCI, 中科院1区, Top期刊, ESI高被引论文) [3] Wang, H., Yao, M., Jiang, G*., et al. Graph-Collaborated Auto-Encoder Hashing for Multi-view Binary Clustering[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023. (SCI, 中科院1区, Top期刊, ESI高被引论文) [4] Jiang, G., Peng, J., Wang, H., et al. Tensorial Multi-view Clustering via Low-rank Constrained High-order Graph Learning[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2022. (SCI, 中科院1区, Top期刊) [5] Peng J., Jiang, G., Wang H. Adaptive Memorization with Group Labels for Unsupervised Person Re-identification[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023. (SCI, 中科院1区, Top期刊) [6] Wang, H., Chen Y., Yao M., Liu Q., Jiang, G., et al. Tensorized Parameter-free Multi-view Spectral Clustering based on Fair Representation Learning. IEEE Transactions on Multimedia, 2026. (SCI, 中科院1区, Top期刊) [7] Peng J., Jiang, G#., Wang H. Cooperative Refinement Learning for domain adaptive person Re-identification[J]. Knowledge-Based Systems, 2022. (SCI, JCR1区, 中科院1区) [8] Fu, X., Peng, J., Jiang, G., Wang, H. (2022). Learning Latent Features with Local Channel Drop Network for Vehicle Re-identification. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2022. (SCI, 中科院1区) [9] Peng J., Cheng T., Jiang, G., et al. Prior-oriented Anchor Learning with Coalesced Semantics for Multi-View Clustering[C]//Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia. 2025: 1141-1150. (CCF A类会议) [10] Chen Y., Wang H., Yao M, Peng, J., Jiang, G., et al. Scalable Multi-view Clustering based on Tight Anchor Distribution[C]//Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Multimedia. 2025: 7739-7747. (CCF A类会议) [11] Jiang, G., Wang H., Peng J., et al. Parallelism Network with Partial-aware and Cross-correlated Transformer for Vehicle Re-identification[C]// In Proceedings of the 2022 International Conference on Multimedia Retrieval. (ICMR) 2022: 594-600. (CCF B类会议) [12] Jiang, G., Li Z., Wu G., et al. Dynamic Routing Towards Few-Shot Point Cloud Semantic Segmentation[J]. Neural Networks, 2025. (SCI, 中科院2区) [13] Jiang, G., Chen, W., Liu Y., et al. Hybrid Anchor Graph Learning and Tensorized Spectral Embedding Fusion for Multi-View Clustering. Neurocomputing, 2026. (SCI, 中科院2区) [14] Zhu, C., Zhang l., Luo W., Jiang, G*., et al. Tensorial multiview low-rank high-order graph learning for context-enhanced domain adaptation. Neural Networks, 2025. (SCI, 中科院2区) [15] Jiang, G., Wang, H., Peng, J., et al. Learning interpretable shared space via rank constraint for multi-view clustering[J]. Applied Intelligence, 2023. (SCI, 中科院2区) |
专利成果： |
基于一致图的多语义空间多视角聚类方法 基于全局锚图的大规模多视图聚类统一框架 一种基于多视图的特征融合车辆再识别方法 基于数据受限的水下机器人跨域信息推理方法 基于一致性和结构化表示学习的多视角聚类方法 基于高阶相关性引导的多视角模糊C均值聚类方法 基于局部感知和多元互相关信息的车辆重识别模型 基于多模态视觉引导与特征分解的水下图像复原方法 基于锚点图学习与张量化谱嵌入融合的多视角聚类方法 一种结合局部感知和高阶特征重构的水下目标重识别方法 研究项目： (1) 国家自然基金委，国自然青年基金, 62306048，数据受限下水下机器人的多域信息环境感知研究，2024.01-2026.12，在研，主持 (2) 常州市科技局，常州市应用基础研究，CJ20235036，多视图认知计算方法研究，2023.01-2025.1，结项，主持 (3) 常州市科技局，常州市“龙城英才”领军型创新人才培育项目，面向多域信息的水下机器人智能环境感知研究，2024.02-2025.11，在研，主持 |
