团队队伍

姓    名：李晶

职    称：讲师

电子邮箱：lj(at)email.tjut.edu.cn 或 jing.li(at)ieee.org

办公地点：8-307

研究方向：机器学习(深度学习)，计算机视觉

个人网站：https://iamjingli.github.io/

2017.09 - 2023.06，天津大学博士； 

2023.09 至今，伟德国际1946bv官网讲师，计算机视觉研究所成员。

（1） 国家自然科学基金杰出青年科学基金, 不确定性人工智能, 课题编号：61925602, 参与

（2） 国家自然科学基金重点项目, 面向大数据机器学习的不确定性建模理论与方法, 课题编号：61732011, 参与

（3） 国家自然科学基金面上项目, 面向不均衡客户端数据的自适应联邦学习方法研究, 课题编号：62076179, 参与

（4） 国家自然科学基金青年项目, 视觉分类任务中基于高阶统计建模的深层卷积神经网络方法研究, 课题编号：61806140, 参与

（5） 国家自然科学基金青年项目, 面向图像盲复原的深度模型与稳健复原方法研究, 课题编号：61801326, 参与

代表性论文

(1) Jing Li; Liu Yang; Qinghua Hu ; Enhancing Multi-Source Open-Set Domain Adaptation through Nearest Neighbor Classification with Self-Supervised Vision Transformer, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 34, no. 4, pp. 2648-2662, April 2024, doi: 10.1109/TCSVT.2023.3307789. (期刊论文，唯一第一作者)

(2) Jing Li; Liu Yang; Qilong Wang; Qinghua Hu ; WDAN: A Weighted Discriminative Adversarial Network With Dual Classifiers for Fine-Grained Open-Set Domain Adaptation, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 33, no. 9, pp. 5133-5147, Sept. 2023, doi: 10.1109/TCSVT.2023.3249200. (期刊论文，唯一第一作者)

(3)Jing Li; Liu Yang; Qilong Wang; Qinghua Hu ; Coarse Helps Fine: A Multi-Granularity Discriminative Adversarial Network for Fine-Grained Open-Set Domain Adaptation, IEEE International Conference on Multimedia and Expo 2023 , Brisbane, Australia, 2023-7-10~2023-7-14. (会议论文，唯一第一作者)

（1）优秀毕业研究生

（2）IEEE International Conference on Computer and Communications, Machine Learning Session, Best Presentation Award