个人简介
季津天，共青团员，计算机科学与技术学院计算机科学与技术专业2022级硕士研究生。连续2年获硕士研究生国家奖学金。专注人工智能学科前沿，致力于提升基础数据研究中对多源异构信息的高效整合与深度挖掘能力。以第一作者身份发表CCF A类顶级期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）、CCF B类期刊 Neural Networks 论文各1篇；另有CCF A类国际顶级会议一作论文3篇，分别为ICCV 2023、ACM Multimedia 2023、SIGKDD 2024。积极参与学术共同体建设与交流，多次受邀担任IEEE TPAMI、IEEE TKDE、IEEE TCSVT、SIGKDD 2025、ACM Multimedia 2024等国际顶级期刊与会议审稿人。
01寒门志远跨学科
季津天，一位成长于农村的学子，自小便深知知识改变命运的分量。在求学之路上，他始终保持着一颗坚定不移的心。高中时期，他意识到唯有踏实学习，方能走出家乡，见识更广阔的世界。凭借着顽强的毅力和对知识的执着追求，他成功考入北京交通大学，迈出了人生的重要一步。本科阶段，季津天选择了数学专业，在抽象严谨的训练中夯实了坚实的理论基础。这段经历不仅培养了他严密的逻辑思维，也为后续的科研探索打下了重要根基。进入研究生阶段，他敏锐地意识到人工智能与数据科学的发展前景，毅然投身于计算机领域的研究，踏上了充满挑战与机遇的科研之路。
02潜心科研破难题
在研究生阶段，季津天始终专注于人工智能与数据挖掘的交叉前沿，并将目光敏锐地投向“多视图聚类算法的理论创新”这一关键方向。他深刻认识到，随着信息技术的飞速发展，如何有效地融合和分析来源各异、结构不同的多视图数据，如何提升算法对低质量信息的鲁棒性，以及如何构建高效且智能的聚类系统，是当前人工智能领域亟待解决的核心问题，其研究成果对于推动相关领域的技术进步具有重要的理论意义和应用价值。面对这些复杂且具有挑战性的科研难题，季津天展现出非凡的毅力和决心。他以实验室为家，潜心钻研。每一个工作日，他总是最早抵达，最晚离开，实验室的灯光见证了他无数个伏案攻读的夜晚。为了攻克一个理论难点，他常常废寝忘食，草稿纸上密密麻麻地演算着复杂的公式和创新的思路，其数量之多，足见其投入之深。在推导关键公式的过程中，他时常会遇到瓶颈，一个微小的疏忽就可能导致整个推导过程的失败。但他从不气馁，而是以严谨细致的态度，一次次从头开始，反复核查每一个步骤，力求尽善尽美。为了验证一个创新想法的可行性与有效性，季津天投入了大量的时间和精力进行实验。他熟练地掌握各种编程语言和实验工具，一丝不苟地编写和调试代码，长时间地面对电脑屏幕，仔细观察和记录实验结果，生怕遗漏任何一个可能影响结论的关键细节。科研实验的过程往往是枯燥且重复的，尤其是在处理海量数据和进行多次迭代实验时，极易产生疲惫感。然而，季津天却始终保持着高度的专注和饱满的热情。他深知，每一个数据点都可能蕴藏着重要的信息，每一次实验都是验证理论、探索未知的宝贵机会。他耐心细致地处理每一个数据，认真分析和总结实验结果，即使遇到不理想的情况，他也从未轻言放弃，而是深入分析原因，调整实验方案，重新投入研究。
03挫折反思终有成
在学术研究的道路上，季津天并非一帆风顺，他也遭遇过多次挫折。论文投稿被拒是科研人员经常面临的问题，季津天也不例外。他的第一篇论文投稿就遭遇了拒稿，这对他来说无疑是一个沉重的打击。但他没有因此而消沉，而是认真阅读评审意见，虚心接受专家的批评和建议。他发现自己的论文在研究方法的创新性和实验结果的分析深度上存在不足。于是，他重新审视自己的研究工作，查阅大量相关文献，对研究方法进行了改进和完善，进一步深入分析实验数据，补充了更多有说服力的证据。经过几个月的努力，他重新投稿，终于成功发表了这篇论文。这次经历让他更加明白，科研需要不断地反思和改进，只有经历挫折，才能不断成长。
凭借着严谨的学术训练和持续的理论创新，季津天在科研上取得了令人瞩目的成绩。他以第一作者身份在人工智能与数据挖掘领域的重要期刊与顶级会议上累计发表高水平学术论文 5 篇。其中，发表在人工智能领域排名第一的国际顶级期刊 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI，CCF A 类）上的论文，针对多视图聚类算法中的关键问题，提出了一种全新的理论框架，有效解决了大规模多源异构数据融合建模中的难题，在多项基准实验中取得了领先性能。此外，他还分别在高水平期刊 Neural Networks（CCF B 类）以及三项 CCF A 类国际顶级会议：ICCV 2023、ACM Multimedia 2023 与 SIGKDD 2024 上发表了高质量的研究成果。这些论文从不同的角度对多视图聚类算法进行了深入而细致的研究，在提升算法对低质量信息的鲁棒性以及构建高效智能聚类系统方面取得了重要的理论突破和技术进展。季津天的科研成果不仅得到了学术界的认可，也为相关领域的发展做出了重要贡献。他的研究工作为多视图聚类算法的进一步发展提供了新的思路和方法，推动了人工智能与数据挖掘领域的技术进步。他的成功，离不开他在科研过程中脚踏实地、埋头苦干的精神，以及面对挫折时不屈不挠的毅力。他用自己的实际行动，诠释了一名优秀科研人员应有的品质和担当，为广大研究生树立了榜样。
04深耕未来展担当
展望未来，季津天同学将继续深耕多模态智能聚类方法的基础理论与关键技术，重点突破低质量数据建模、跨模态语义对齐与可解释性增强等方向，探索具有普适性与应用价值的新型聚类框架，力争在智慧医疗、公共安全、社会治理等重点应用领域取得具有原创性和引领性的科研成果。同时，他也将持续参与国际学术交流、开源共享与人才培养工作，为构建开放共融的科研生态贡献青年科技工作者的力量，努力成长为兼具全球竞争力与社会责任感的高水平创新人才。
突出事迹摘要
研究生期间，以第一作者身份在人工智能领域高水平期刊与会议发表论文5篇，其中包括顶级期刊IEEE TPAMI（CCF A类）、权威期刊Neural Networks（CCF B类）及ICCV 2023、ACM MM 2023、SIGKDD 2024等国际顶级会议（均为CCF A类）。研究聚焦多视图聚类算法理论创新，推动多源异构信息的高效整合与深度挖掘。多次受邀担任国际著名期刊和会议的审稿人，包括IEEE TPAMI、IEEE TKDE、IEEE TCSVT、ACM MM2024, SIGKDD2025等。曾连续两年获得硕士国家奖学金，一等学业奖学金等荣誉奖项。