※教师简介

张丹，现任beat365正版唯一官网必一讲师。2022年毕业于电子科技大学，获得工学博士学位。主要研究方向为人工智能、迁移学习、目标检测等，已在国际顶级期刊、国内外学术会议等发表科研论文10余篇，包括Information Fusion、IEEE TNNLS。参与国家自然科学基金、国家重点研发计划、四川省科技厅重点项目等科研项目3项。

※研究领域

人工智能

迁移学习

目标检测

※教育背景

2018/09-2022/06 电子科技大学 博士

2017/09-2018/07 电子科技大学 硕士（硕博连读）

※职业经历

2022/09年至今 beat365正版唯一官网必一计算机与人工智能学院 讲师

※研究成果

代表性学术论文

[1] Zhang D, Mao Y, Liu Y, Xiong L, Zhou L. Multi-source unsupervised domain adaptation for object detection[J]. Information Fusion, 2022, 78: 138-148(SCI, IF:17.564)

[2] Zhang D, Li J, Li X, Du Z, Xiong L, Ye M. Local-global attentive adaptation for object detection[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2021, 100: 104208(SCI, IF: 7.802)

[3] Zhang D, Ye M, Xiong L, Li S, Li X. Source-style transferred mean teacher for source-data free object detection. ACM Multimedia Asia 2021

[4] Li X, Zhang D, Ye M, Li X, Dou Q, Lv Q. Bidirectional generative transductive zero-shot learning[J]. Neural Computing and Applications, 2020, 1-14(SCI, IF:5.102)

[5] Zhang D, Li J, Xiong L, Lin L, Ye M, Yang S. Cycle-consistent domain adaptive faster rcnn[J]. IEEE Access, 2019, 7:123903-123911(SCI, IF: 3.476)

[6] Lin L, Zhang D, Zheng X, Ye M, Guo J. Recurrent matching networks of spatial alignment learning for person re-identification[J]. Multimedia Tools and Applications, 2020, 79(45): 33735- 33755(SCI, IF:2.577)

[7] Xiong L, Ye M, Zhang D, Gan Y, Hou D. Domain adaptation of object detector using scissor-like networks[J]. Neurocomputing, 2021, 453: 263-271(SCI, IF:5.779)

[8] Zhou L, Ye M, Zhang D, Zhu C, Ji L. Prototype-based multisource domain adaptation[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021(SCI, IF:14.255)

[9] Xiong L, Ye M, Zhang D, Gan Y, Liu Y. Source data-free domain adaptation for a faster r-cnn[J]. Pattern Recognition, 2021, 108436(SCI, IF:8.518)

[10] Xiong L, Ye M, Zhang D, Gan Y, Li X, Zhu Y. Source data-free domain adaptation of object detector through domain-specific perturbation[J]. International Journal of Intelligent Systems, 2021(SCI, IF:8.993)

主要科研项目

[1] 国家重点研发计划，2018YFE0203900，基于人工智能的深度网络视频编码方法及系统，2019.8-2023.7，主研