自监督学习本质的有效性探究、论证及拓展增强

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该负责人其他项目

• 基于类不平衡本质的长尾识别方法研究及拓展（国自然，陈松灿，2023）
• 面向大数据机器学习的不确定性建模及应用研究（国自然，陈松灿，2017）
• 多维输出分类学习的关键问题研究及其拓展（国自然，陈松灿，2016）
• 基于人脸的性别分类和年龄估计统一学习框架及其拓展研究（国自然，陈松灿，2014）
• 半监督半配对高维多表示数据的降维及拓展研究（国自然，陈松灿，2011）
• 稀疏性保持的降维技术及其拓展研究（国自然，陈松灿，2009）
• 分类器的局部性正则化设计技术研究（国自然，陈松灿，2007）
• 增强型线性判别分析及其推广性研究（国自然，陈松灿，2004）

南京航空航天大学其他项目

• 低空智能体网络的多维资源智能优化方法研究（国自然，徐东方，2026）
• 生成式人工智能应用情境下分析师认知依赖的形成及后果研究（国自然，蔡文武，2026）
• 时间约束下的服务消费碳足迹：传导机制与包容性减排研究（国自然，陶砚楸，2026）
• Kitaev阻挫磁体中量子自旋(轨道)液体与磁子极化子的理论研究（国自然，罗强，2026）
• 认知地图赋能的低空智联网多维资源与航路协同优化方法研究（国自然，贾子晔，2026）
• “公私融合—真伪交织”下AI生成内容引发舆情管控失效的机理及治理策略研究（国自然，李静，2026）
• 拒止环境下基于低轨卫星机会信号多维特征融合的自定位跟踪研究（国自然，孙萌，2026）
• 黑洞的量子热力学演化研究（国自然，胡亚鹏，2026）

机器学习学科其他项目

• 面向复杂多智能体系统的强化学习方法及关键技术研究（国自然，余超，2020）
• 依赖于数据的分布核：一种用于测量两个分布之间相似性的新范例（国自然，Ting Kai Ming，2020）
• 可扩展高阶多视图聚类算法研究（国自然，周思航，2020）
• 稀疏核判别分析模型及算法研究（国自然，李春娜，2020）
• Wasserstein变分推理关键问题研究（国自然，迟晋进，2020）
• 因果指导下可解释稳定机器学习研究（国自然，况琨，2020）
• 适于弱关联问题的多模态深度学习技术研究（国自然，杨杨，2020）
• 基于点-簇-划分三层架构的文本深度聚类集成研究（国自然，徐森，2020）

相关期刊推荐

该学科领域可投稿的高影响期刊：

• ACM Transactions on Human-Robot Interaction（IF 7.000，JCR Q1）
• Robotics（IF 3.600，JCR Q2）