贵大本科生在国际权威期刊发表学术论文

    近日，贵州大学大数据与信息工程学院2022级数据科学与大数据技术专业本科生杨曦以第一作者身份撰写的论文CSMVL:Cluster Structure Aware Multi-View Representation Learning for Domain Identification in Spa-tial Transcriptomics被国际权威期刊 IEEE Transactions on Knowl-edge and Data Engineering收录。

    IEEE  Transactions  on Knowledge and Data Engi-neering简称TKDE，作为电气与电子工程师学会 （IEEE） 旗下知识工程与数据工程领域的国际顶级期刊，不仅是中国计算机学会（CCF） 推荐的A类期刊，更是中国科学院分区一区TOP期刊。该期刊最新影响因子高达10.4，在同类期刊中名列前茅，在国际学术界享有极高的声望。它长期引领着知识发现、数据挖掘及机器学习等核心方向的前沿发展，被相关领域研究者公认为最具影响力的学术交流平台之一。

    杨曦的主要研究方向包括空间转录组学与计算机视觉。在此次发表的论文中，他提出了一种名为CSMVL的聚类结构感知多视图表示学习框架。该框架通过深度协同空间邻域信息与基因表达信息，能够学习到极高质量的细胞点表示。此外，借助聚类结构学习策略与图平滑正则化技术的加持，该方法有效增强了特征表示的判别性与空间连续性，在空间域识别任务中实现了性能的显著突破。

    谈及此次科研历程，杨曦感慨良多。他表示，这是自己首次深入探索生物信息学领域，整个过程既充满新奇又极具挑战，开展高水平研究不仅需要深厚的理论功底，更需要敢于打破学科壁垒、不断求索创新的勇气。未来，他将继续深耕人工智能与生命科学的交叉领域，致力于将先进的计算方法更深入地应用于解析复杂的生物医学问题。

    来源：贵州大学