李静瑶

职称：预聘讲师  毕业院校：吉林大学

email：jingyao@jlu.edu.cn

研究方向：领域适配、迁移学习、机器学习

李静瑶现任吉林大学计算机科学与技术学院讲师。本博均毕业于吉林大学，主要研究方向为领域适配、迁移学习、机器学习等领域。近五年共计发表学术论文9篇。

2023.01 —— 至今         吉林大学计算机科学与技术学院 讲师

2016.09 —— 2022.06   吉林大学 计算机科学与技术学院 博士

2012.09 —— 2016.06   吉林大学 计算机科学与技术学院 学士

在迁移学习等领域发表学术论文9篇，部分论文如下：

1. Shuai Lü, Zongze Li, Xinyu Zhang, Jingyao Li*. Consistency regularization-based mutual alignment for source-free domain adaptation. Expert Systems with Applications, 2024. (中科院1区TOP, CCF C, IF: 8.5)

2. Jingyao Li, Shuai Lü, Zhanshan Li*. Unsupervised domain adaptation via softmax-based prototype construction and adaptation. Information Sciences, 2022, 609: 257-275. (中科院1区TOP, CCF B, IF: 8.1)

3. Jingyao Li, Shuai Lü, Wenbo Zhu, Zhanshan Li*. Enhancing transferability and discriminability simultaneously for unsupervised domain adaptation. Knowledge-Based Systems, 2022, 247: 108705. (中科院1区TOP, CCF C, IF: 8.8)

4. Jingyao Li, Zhanshan Li, Shuai Lü*. Feature concatenation for adversarial domain adaptation. Expert Systems with Applications, 2021, 169: 114490. (中科院1区TOP, CCF C, IF: 8.665)

5. Jingyao Li, Zhanshan Li, Shuai Lü*. Unsupervised double weighted domain adaptation. Neural Computing and Applications, 2021, 33(8): 3545-3566. (中科院3区, CCF C, IF: 5.102)

6. Jingyao Li, Lei Liu, Peng Zhang*. Tabular-expression-based method for constructing metamorphic relations. Software: Practice and Experience, 2020, 50(8): 1345-1380. (中科院3区, CCF B, IF: 2.028)