2016年7月至今，佛山大學(xué)。

博士畢業(yè)于華南理工大學(xué)，后來(lái)，在新加坡南洋理工大學(xué)學(xué)習(xí)1年。

主持了教育部科研基金、省自然科學(xué)基金、省科技計(jì)劃、省級(jí)教學(xué)改革、省基層科普行動(dòng)計(jì)劃、教育廳特色創(chuàng)新等項(xiàng)目，這些項(xiàng)目都是把人工智算法應(yīng)用到機(jī)器人的感知、決策等過(guò)程，從而為機(jī)器人賦予擬人化的學(xué)習(xí)能力。另外，也已經(jīng)將人工智能算法應(yīng)用到了醫(yī)院、氣象等真實(shí)場(chǎng)景（例如，主持并完成了**市氣象局的委托項(xiàng)目），實(shí)現(xiàn)病人診療信息預(yù)測(cè)（發(fā)表了SCI一區(qū)論文）、雷達(dá)圖像修復(fù)、雷達(dá)圖像降噪等功能，并且取得了較好的效果。
曾獲得校級(jí)教學(xué)成果二等獎(jiǎng)（排名第1）、教學(xué)質(zhì)量獎(jiǎng)（個(gè)人）、教學(xué)優(yōu)秀（個(gè)人），曾經(jīng)給外國(guó)留學(xué)生講授《操作系統(tǒng)》、《軟件工程》等全英文課程。

團(tuán)隊(duì)有充足的科研資源，師生定期交流、氛圍融洽。研究生可以自主選擇從事科研、或項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，并且根據(jù)成果給予相應(yīng)的獎(jiǎng)勵(lì)。團(tuán)隊(duì)老師們和校外的企業(yè)、科研團(tuán)隊(duì)有長(zhǎng)期的、實(shí)質(zhì)的合作，可以推薦畢業(yè)生去知名企業(yè)工作、或去國(guó)內(nèi)外重點(diǎn)大學(xué)讀博士。絕大部分研究生在讀期間可以成功申請(qǐng)到校級(jí)項(xiàng)目。

[1] 2023年，陳同學(xué)被重點(diǎn)大學(xué)(985)錄取為人工智能方向的博士生。
[2] 2023年，鄧同學(xué)獲得“華為杯”第二十屆中國(guó)研究生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽二等獎(jiǎng)。
[3] 2024年，鄧同學(xué)獲得研究生學(xué)術(shù)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（校級(jí)）。
[4] 2024年，張同學(xué)、陳同學(xué)、黎同學(xué)獲得“華為杯”第二十一屆中國(guó)研究生數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽二等獎(jiǎng)。
[5] 2025年初，廖同學(xué)發(fā)表了高水平學(xué)術(shù)論文。

[1] Chang’an Yi, Haotian Chen, Yifan Zhang, Yonghui Xu, Yan Zhou, Lizhen Cui, Han Yu. Federated Domain Adaptation via Dual Contrastive Learning. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology(TCSVT). 2025. 已錄用. (SCI，中科院一區(qū))
[2] Chang’an Yi, Haotian Chen, Yifan Zhang, Yonghui Xu, Yan Zhou, Lizhen Cui. From Question to Exploration: Can Classic Test-Time Adaptation Strategies Be Effectively Applied in Semantic Segmentation? ACM International Conference on Multimedia (ACM MM). 2024. pp: 10085-10094. (EI, CCF A類(lèi))
[3] Chang’an Yi, Haotian Chen, Yonghui Xu, Yan Zhou, Juan Du, Lizhen Cui, Haishu Tan. TADA: Temporal-aware Adversarial Domain Adaptation for Patient Outcomes Forecasting. Expert Systems with Applications (ESWA). 2023, 238(122184):1-14. (SCI，中科院一區(qū)，此論文是將人工智能算法用于ICU病情預(yù)測(cè))
[4] Chang’an Yi, Haotian Chen, Yonghui Xu, Huanhuan Chen, Yong Liu, Haishu Tan, Yuguang Yan, Han Yu. Multi-Component Adversarial Domain Adaptation: A General Framework. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS). 2023. vol. 34, no. 10, pp. 6824-6838. (SCI，中科院一區(qū))
[5] Chang’an Yi, Haotian Chen, Yonghui Xu, Yong Liu, Lei Jiang, Haishu Tan. ATPL: Mutually Enhancing Adversarial Training and Pseudo Labeling for Unsupervised Domain Adaptation. Knowledge-Based Systems (KBS),?2022, 250(108831):1-10. (SCI，中科院一區(qū))
[6] Chang’an Yi, Yonghui Xu, Han Yu, Yuguang Yan, Yang Liu. Multi-Component Transfer Metric Learning for Handling Unrelated Source Domain Samples,?Knowledge-Based Systems (KBS),?2020, 203(106132):1-11. (SCI，中科院一區(qū))
[7] Chang’an Yi, Haotian Chen, Jingtang Zhong, Xianguo Liu, Xiaosheng Hu, Yonghui Xu. Using Affordances to Improve Robotic Understanding Based on Deep Learning. Lecture Notes in Electrical Engineering, 2022. vol. 861. pp. 2467-2476. (EI，機(jī)器人領(lǐng)域)
[8] Chang’an Yi, Haotian Chen, Xiaosheng Hu, Yonghui Xu. Domain Adaptation from Public Dataset to Robotic Perception Based on Deep Neural Network. .Chinese Automation Congress, 2020. pp. 6218-6222. (EI，機(jī)器人領(lǐng)域)
[9] Chang’an Yi，Huaqing Min, Jinhui Zhu, Xinshi Xu, Pengshuai Yin, Guofei Zheng. Affordance Learning And Inference Based on Vision-Speech Association in Human-robot Interactions. IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2017, pp: 743-749. (EI，機(jī)器人領(lǐng)域)
[10] Huaqing Min(導(dǎo)師), Chang’an Yi(通訊作者), Ronghua Luo, Jinhui Zhu, Sheng Bi. Affordance Research in Developmental Robotics: A Survey. IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems (TCDS), 2016, 8(4): 237-255（SCI）(國(guó)際上，這是基于Affordance心理學(xué)理論來(lái)研究發(fā)育機(jī)器人的第一篇綜述，發(fā)表于國(guó)際知名期刊)
[11] Huaqing Min(導(dǎo)師), Chang’an Yi(通訊作者), Ronghua Luo, Jinhui Zhu. Goal-directed affordance prediction at the subtask level. Industrial Robot. 2016, 43(1), pp: 48-57. （SCI，機(jī)器人領(lǐng)域）
[12] Huaqing Min(導(dǎo)師), Chang’an Yi(通訊作者), Ronghua Luo, Sheng Bi, Xiaowen Shen, Yuguang Yan. Affordance Learning Based on Subtask's Optimal Strategy. International Journal of Advanced Robotic Systems，2015(12).（SCI，機(jī)器人領(lǐng)域）
[13] 閔華清(導(dǎo)師)，易長(zhǎng)安(副主編)，畢盛，朱金輝，陳俊穎. 未來(lái)世界好伙伴-機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用，廣東科技出版社，2017。此書(shū)屬于“高新技術(shù)科普叢書(shū)”，該叢書(shū)獲得2018年廣東省科普作品創(chuàng)作大賽一等獎(jiǎng)（編號(hào)：GDKPDS1201010）。

擔(dān)任多個(gè)SCI期刊審稿人。省科普作品創(chuàng)作大賽“科普導(dǎo)師”(2024~)；佛山市網(wǎng)絡(luò)安全專(zhuān)家宣講團(tuán)成員(2023~)；中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)“智向未來(lái)”自動(dòng)化與人工智能科普百人專(zhuān)家團(tuán)專(zhuān)家(2021~)；中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)普及工作委員會(huì)委員(2021~)；佛山市博士聯(lián)誼會(huì)秘書(shū)(2021~)；廣東省科普作家協(xié)會(huì)理事(2019~)。

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