周杰，博士，深圳大学副教授、高级工程师，

Email: jie_jpu@163.com，

深圳市海外高层次人才、深圳市高层次后备级人才，中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会副秘书长、粒计算与知识发现专委会委员。2011.07于同济大学模式识别与智能系统专业获工学博士学位，曾任加拿大阿尔伯塔大学电子与计算机工程学院访问学者、香港理工大学研究员。获得AIFT2019国际会议最佳论文奖、广东省人工智能产业协会科学技术奖（自然科学）二等奖。研究领域：机器学习、模式识别、不确定性理论、机器视觉智能系统等。

近年代表性研究成果:

[1] Jie Zhou, Can Gao*, Xizhao Wang, Zhihui Lai, Jun Wan, Xiaodong Yue, Typicality-aware adaptive similarity matrix for unsupervised learning，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023, DOI: 10.1109/TNNLS.2023.3243914.

[2] Jie Zhou, Witold Pedrycz, Jun Wan* Can Gao, Zhihui Lai, Xiaodong Yue, Low-rank linear embedding for robust clustering, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023, 35(5): 5060-5075.

[3] Jie Zhou, Witold Pedrycz, Can Gao* Zhihui Lai, Jun Wan, Zhong Ming, Robust jointly sparse fuzzy clustering with neighborhood structure preservation, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022, 30(4): 1073-1087.

[4] Jianglin Lu, Jie Zhou*, Yudong Chen, Witold Pedrycz, Kwok-Wai Hung, Asymmetric transfer hashing with adaptive bipartite graph learning, IEEE Transactions on Cybernetics, 2024, 54(1): 533-545.

[5] Jun Wan, Hui Xi, Jie Zhou* Zhihui Lai, Witold Pedrycz, Xu Wang, Hang Sun, Robust and precise facial landmark detection by self-calibrated pose attention network, IEEE Transactions on Cybernetics, 2023, 53(6): 3546-3560.

主持国家自然科学基金面上项目、广东省自然科学基金和深圳市自然科学基金项目等多项纵向项目，拥有非常广泛的企业界资源，为学生从学术和业界不同发展路径提供支撑。