近日，我校計算機學院和知識工程與協(xié)同計算工程技術(shù)研究中心博士生鄭澤鋒的論文“Adaptive Graph Learning with Semantic Promotability for Domain Adaptation”被人工智能領(lǐng)域國際頂級期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（簡稱TPAMI）錄用(DOI: 10.1109/TPAMI.2024.3507534)，廣東工業(yè)大學為第一完成單位，我校先進制造學院滕少華教授和澳門科技大學伍乃騏教授為論文的通訊作者。

TPAMI期刊由國際電氣和電子工程師協(xié)會（IEEE）創(chuàng)辦，是計算機視覺、模式識別和人工智能領(lǐng)域公認的頂級國際期刊，在中國計算機學會認定的人工智能領(lǐng)域四個A類期刊中排名第一，其2024年影響因子為20.8，在Engineering & Computer Science榜單的h5-index為196。

論文提出了一種語義可提升的自適應(yīng)圖學習域適應(yīng)方法（Adaptive Graph Learning with Semantic Promotability，AGLSP)。根據(jù)樣本在幾何和語義上的差異，將目標域樣本劃分為語義可提升樣本和語義不可提升樣本兩類，從圖學習角度建立了一個目標域引導的、多粒度語義學習的自適應(yīng)圖學習框架，包括語義制導的自適應(yīng)圖嵌入學習、語義可提升樣本增強學習、與不可提升樣本語義保持學習三個部分，旨在實現(xiàn)更多的知識遷移。

鄭澤鋒同學先后在《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 》(自動化學報（英文版）)上發(fā)表2篇論文，在《Pattern Recognition》等SCI期刊發(fā)表及錄用論文3篇。

論文簡單導讀見附件鏈接。