郑帅

博士 、高聘副教授

基本信息

办公电话： 电子邮件： shuaizheng@bjtu.edu.cn
通讯地址：北京交通大学主校区9号教学楼北104C 邮编：100044

个人简介

郑帅，高聘副教授，隶属于北京交通大学信息科学研究所、数字媒体信息处理研究中心（科技部重点领域创新团队、教育部创新团队）硕士生导师，主要研究方向包括图机器学习理论及应用、多模态数据智能分析处理、及Agentic AI for Medicine。获北京市科技进步一等奖，北京交通大学“青年英才培育”计划等。主持、参与了包括科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、国家自然科学基金、国家重点研发计划、北京市自然科学基金重点基金、中央高校基本科研业务费等多项科研项目。在TPAMI、TKDE、TIP、TAI、TMI、TMM、TCSVT、PR、以及CVPR、KDD、MICCAI 等CCF A/B类期刊及会议上发表论文二十余篇，多篇论文入选最受欢迎文档 (Popular Documents)，多篇文章受邀在知名学术公众号发表论文解读。2024年6月获北京交通大学工学博士学位，曾在中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室访问交流，在读期间曾获北京交通大学研究生最高荣誉“知行奖学金”（全校仅10位）、2023年度国家奖学金、北京市优秀毕业生。在包括ACM SIGKDD KDDCup、CVPR UG2challenge、世界科学智能大赛、华为digix算法精英大赛在内的学术竞赛中取得优异成绩。人才培养方面，指导/协助指导的硕士生多次获北京交通大学优秀硕士学位论文多项，并斩获美团、小红书等互联网人才计划offer。


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教育背景

2024.07 - 至      今，北京交通大学， 计算机与信息技术学院，信息科学研究所，         博士后，     导师：赵   耀 教授

2020.09 - 2024.06，北京交通大学,   计算机与信息技术学院，信息科学研究所，         获博士学位，导师：朱振峰 教授

2019.06 - 2020.01，中国科学院,       自动化研究所，            模式识别国重实验室，   访问交流，   导师：程  健 研究员 / 教授

2018.09 - 2020.06，北京交通大学,   计算机与信息技术学院，信息科学研究所，         硕博连读，   导师：朱振峰 教授


招生信息

课题组常年招收博士生、硕士生、本科实习生，欢迎 推免/报考 同学与我联系 shuaizheng@bjtu.edu.cn！

  •  招生要求：对科研工作真正怀有兴趣，具有较强的自我驱动能力和具备较好的编程能力和数理基础，有学术竞赛经验者优先。
  •  本科专业：计算机、自动化、电子、物理、数学 等相关专业；
  1. 硕士生招生专业

       学术型：计算机科学与技术（学科代码：081200）（方向：数字媒体信息处理与智能分析、数据与知识工程）

       专业型：新一代信息与技术（含量子技术等）、计算机技术、人工智能

       非全日制：软件工程、大数据技术与工程

       “ 数字媒体信息处理创新团队” 主页:    http://mepro.bjtu.edu.cn/ 



        2. 本科访问同学
        我们诚挚欢迎各类本科同学加入课题组进行学术交流与研究实践。
        申请目的：
        与课题组开展深入学术交流，积累扎实的研究经验和学术成果，为未来深造（硕士/博士）奠定坚实基础。
        实践机会：结合毕业设计、学科竞赛、大学生创新项目等，提升专业实践能力。
        职业发展：获取实习经历认证与专业推荐信，助力个人发展。

        申请要求：

        时间投入：能保证6个月及以上的持续参与。
        技术基础：具备深度学习基础知识，熟悉PyTorch等主流深度学习框架。
        学术追求：具有强烈的科研热情，立志在顶级期刊/会议发表高水平学术论文。


研究方向

  • 数字媒体信息处理与智能分析
  • 数据与知识工程
  • 新一代电子信息技术
  • 计算机技术
  • 人工智能
  • 软件工程
  • 大数据技术与工程

招生专业

  • 计算机科学与技术硕士
  • 新一代电子信息技术（含量子技术等）硕士
  • 计算机技术硕士
  • 人工智能硕士
  • 软件工程硕士
  • 大数据技术与工程硕士

科研项目

主持：

  • 2026.01-2028.12， 多维物理视角驱动的图机器学习算法研究 [国家自然科学基金青年科学基金]，30万
  • 2025.01-2026.12， 多中心协同高效图学习方法研究 [北京市自然科学基金青年科学基金]，20万
  • 2025.09-2027.09， 模型异构的低代价跨图关联学习关键技术研究 [中国博士后科学基金面上资助]，8万
  • 2025.04-2027.04， 面向多中心跨图关联的节点表示学习研究 [北京交通大学人才基金]，30万
  • 2024.12-2029.11，多中心医学数据联邦协同训练 [自然科学横向项目 ]，40万

参与：

  • 2025.01-2028.12， 高效可泛化复用的图表示学习理论与方法研究 [国家自然科学基金面上基金]
  • 2025.02-2027.12，基于具身智能技术对老年脓毒症的早期精准诊疗研究 [北京市自然基金“海淀联合-重点”]
  • 2020.01-2023.12，机器学习中原型选择理论与方法研究[国家自然科学基金面上基金]
  • 2019.11-2023.11， 跨模态多元知识统一表征与获取 [科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目（课题)]
  • 2024.04-2024.10， 多模态医学数据智能分析算法研发 [红果园(横)]





教学工作

论文/期刊

代表性期刊论文：

[IEEE TPAMI 2026] Shuai Zheng, Zhizhe Liu, Zhenfeng Zhu*, Xingxing Zhang, Jianxin Li, and Yao Zhao:  BiKT:Unleashing the potential of GNNs via Bi-directional Knowledge Transfer. IEEE Transactions on Pattern Analyis and Machine Intelligence. 

[IEEE TNNLS 2026] Yeyu  Yan, Zhenfeng Zhu*, Shuai Zheng, HongliXu, Yawei Zhao , Kunlun He, Yao Zhao:  Harmo FGL: Harmonizing GNN Latent Factors for Federated Graph Learning. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 

[PR 2025] Dong Chen, Shuai Zheng*, Muhao Xu, Zhenfeng Zhu, Yao Zhao: SiGNN: A Spike-induced Graph Neural Network for Dynamic Graph Representation Learning. Pattern Recognition.  (Accept)

[IEEE TPAMI 2024] Shuai Zheng, Zhenfeng Zhu*, Zhizhe Liu, Youru Li, and Yao Zhao:  Node-oriented Spectral Filtering for Graph Neural Networks. IEEE Transactions on Pattern Analyis and Machine Intelligence. 46(1): 388-402 (2024). IF=20.8

[IEEE TCSVT 2024] Zhizhe Liu, Shuai Zheng（共一），Xiaoyi Sun，Zhenfeng Zhu*, Xuebing Yang , Yawei Zhao，Yao Zhao：The Devil Is in the Boundary: Boundary-enhanced Polyp Segmentation. IEEE Transactions on Circuits System and Video Technology (Accepted)

[IEEE TMM 2024] Zhizhe Liu, Zhenfeng Zhu*, Shuai Zheng, Yawei Zhao, Kunlun He, and Yao Zhao:  From Observation to Concept: A Flexible Multi-view Paradigm for Medical Report Generation, IEEE Transactions on Multimedia. 26: 5987-5995 (2024) 

[PR 2024] Zouzhang Peng, Shuai Zheng（共一）, Zhenfeng Zhu*, Zhizhe Liu, Jian Cheng, Honghui Dong,  Yao Zhao.  Graph Meets Probabilistic Generation Model: A New Perspective for Graph Disentanglement. Pattern Recognition.  148: 110153 (2024)

[IEEE TAI 2024] Shuai Zheng, Zhengefeng Zhu*, Zhizhe Liu, Jian Cheng,Yao Zhao, Adversarial Graph Disentanglement. IEEE Transaction on Artificial Intelligence. 5(5): 2204-2216 (2024)

[IEEE TKDE 2023] Xingyuan Li, Zhenfeng Zhu*, Shuai Zheng, Zhizhe Liu,Youru Li, Xiaobo Guo, Deqiang Kong, Yao Zhao: Sylvester Equation Induced Collaborative Representation Learning for Recommendation.  IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 35(9): 8811-8822 (2023). IF=9.235  

[IEEE TMI 2022] Shuai Zheng, Zhenfeng Zhu*, Zhizhe Liu, Zhenyu Guo, Yang Liu, Yuchen Yang, Yao Zhao：Multi-modal Graph Learning for Disease Prediction. IEEE Transactions on Medical  Imaging. 41(9): 2207-2216 (2022). IF=10.048

[IEEE TCSVT 2022] Zhizhe Liu，Xingxing Zhang，Zhenfeng Zhu*，Shuai Zheng,Yao Zhao,Jian Cheng: MFHI: Taking Modality-free Human Identification as Zero-shot Learning,   IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. (Online Available). IF=4.685 

[IEEE JBHI 2022] Zhizhe Liu, Zhenfeng Zhu*, Shuai Zheng, Yang Liu, Jiayu Zhou, Yao Zhao：Margin Preserving Self-Paced Contrastive Learning Towards Domain Adaptation for Medical Image Segmentation. IEEE J. Biomed. Health Informatics. 26(2): 638-647 (2022). IF=5.772

部分顶级会议论文：

  1. [KDD 2024] Muhao Xu，Zhenfeng Zhu*，Youru Li，Shuai Zheng，Yawei Zhao，Yao Zhao. FlexCare: Leveraging Cross-Task Synergy for Flexible Multimodal Healthcare Prediction. KDD 2024 (Accepted)
  2. [CVPR 2024] Wenjun Hui, Zhenfeng Zhu*, Shuai Zheng, Yao Zhao：Endow SAM with Keen Eyes: Temporal-spatial Prompt Learning for Video Camouflaged Object Detection. CVPR2024 (Accepted)
  3. [MICCAI 2022] Chen Lin, Shuai Zheng, Zhizhe Liu, Youru Li, Zhenfeng Zhu*, Yao Zhao: SGT: Scene Graph-Guided Transformer for Surgical Report Generation. MICCAI (8) 2022: 507-51
  4. [MICCAI 2022] Xiaoyi Sun, Zhizhe Liu, Shuai Zheng, Chen Lin, Zhenfeng Zhu, Yao Zhao:  Attention-Enhanced Disentangled Representation Learning for Unsupervised Domain Adaptation in Cardiac Segmentation. MICCAI (8) 2022: 745-754
  5. [CVPR 2020] Shuai Zheng, Zhenfeng Zhu*, Xingxing Zhang, Zhizhe Liu, Jian Cheng, Yao Zhao.  Distribution-induced Bidirectional Generative Adversarial Network for Graph Representation Learning. CVPR 2020 

专著/译著

专利

软件著作权

获奖与荣誉

1. 北京交通大学“青年英才培育计划”，2024.07

2. 北京交通大学知行奖学金（全校研究生仅10人），2024.05

3. 国家奖学金（博士研究生），2023.10

4. 北京市优秀毕业生，2024.06

5. 北京交通大学优秀博士论文，2024.06

社会兼职

期刊审稿：

TPAMI、TMI、TNNLS、TIV、JBHI、TNSE、Displays、CIBM、EAAI、NPL


会议审稿：

CVPR 2023-2024

AAAI 2023-2025

NeurIPS 2024

ICASSP 2022-2024
LoG 2022-2024