近日，我校计算机学院和知识工程与协同计算工程技术研究中心博士生郑泽锋的论文“Adaptive Graph Learning with Semantic Promotability for Domain Adaptation”被人工智能领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（简称TPAMI）录用(DOI: 10.1109/TPAMI.2024.3507534)，广东工业大学为第一完成单位，我校先进制造学院滕少华教授和澳门科技大学伍乃骐教授为论文的通讯作者。

TPAMI期刊由国际电气和电子工程师协会（IEEE）创办，是计算机视觉、模式识别和人工智能领域公认的顶级国际期刊，在中国计算机学会认定的人工智能领域四个A类期刊中排名第一，其2024年影响因子为20.8，在Engineering & Computer Science榜单的h5-index为196。

论文提出了一种语义可提升的自适应图学习域适应方法（Adaptive Graph Learning with Semantic Promotability，AGLSP)。根据样本在几何和语义上的差异，将目标域样本划分为语义可提升样本和语义不可提升样本两类，从图学习角度建立了一个目标域引导的、多粒度语义学习的自适应图学习框架，包括语义制导的自适应图嵌入学习、语义可提升样本增强学习、与不可提升样本语义保持学习三个部分，旨在实现更多的知识迁移。

郑泽锋同学先后在《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 》(自动化学报（英文版）)上发表2篇论文，在《Pattern Recognition》等SCI期刊发表及录用论文3篇。

论文简单导读见附件链接。