个人简介（简历）：

秦亚岚，博士，副教授。主持或参与国自然基金青年项目、原创探索项目，中国博士后基金面上项目，国家科技部重点研发项目，企业横向。博士后期间入选上海市“超级博士后”激励资助计划。曾获2024年中国电子教育学会优秀博士学位论文、上海市计算机学会优秀博士学位论文提名及上海大学优秀博士学位论文。至今发表学术论文20余篇，其中以第一作者（独立）发表CCF-A论文19篇，以第一作者（独立）发表IEEE/ACM Trans (CCF A/B)论文12篇，包括TPAMI、ICLR、ICML、CVPR(Highlight）、AAAI(Oral)、TIP、TKDE、ACM MM、TMM等，并包括多篇ESI高被引论文，SSSL-M被顶级国际期刊IEEE TIP评为“2022年度IEEE TIP TOP-25下载论文”。现担任 IEEE TPAMI/TIP/TKDE/TMM/ICML/NeurIPS/ICLR/CVPR/ SIGKDD/计算机学报等相关期刊或会议Area Chair(AC)或审稿人。主讲《多媒体安全》等课程，培养研究生数名。

科研方向：

机器学习、人工智能安全

研究生培养：

担任硕士研究生导师

承担或参与的科研项目：

[1] 国家自然科学基金青年基金项目，2024，主持

[2] 中国博士后科学基金面上项目，2023, 主持

[3] 上海市“超级博士后”激励资助计划，2023，主持.

[4] 国家自然科学基金委员会面上项目, 2020, 参与

主要学术论文：

[1] Y Qin, X Zhang, L Shen, G Feng, Maximum Block Energy Guided Robust Subspace Clustering, IEEE TPAMI, 2022

[2] Y Qin, G Feng, X Zhang, Fast Incomplete Multi-view Clustering by Flexible Anchor Learning, ICML, 2025

[3] Y Qin, N Pu, N Sebe, G Feng, Robust Consensus Anchor Learning for Efficient Multi-view Subspace Clustering, ICML, 2025

[4] Y Qin, G Feng, Unified and Efficient Multi-view Clustering from Probabilistic Perspective, ICLR, 2026

[5] Y Qin, X Zhang, G Feng, Explainable-means Neural Networks for Multi-view Clustering, ICLR, 2026

[6] Y Qin, H Wu, Learning Anchor in Dual Orthogonal Space for Fast Multi-view Clustering, CVPR, 2026 (Highlight)

[7] Y Qin, G Feng, X Zhang, Multi-view Learning via Trusted Pairwise Entity Energy, AAAI, 2026 (Oral)

[8] Y Qin, H Wu, X Zhang, G Feng, Semi-supervised Structured Subspace Learning for Multi-view Clustering, IEEE TIP, 2022

[9] Y Qin, C Qin, X Zhang, G Feng, NIM-Nets: Noise-Aware Incomplete Multi-View Learning Networks, IEEE TIP, 2023

[10] Y Qin, C Qin, X Zhang and G Feng, Dual Consensus Anchor Learning for Fast Multi-View Clustering, IEEE TIP, 2024

[11] Y Qin, N Pu, N Sebe, G Feng, Latent Space Learning Based Ensemble Clustering, IEEE TIP, 2025

[12] Y Qin, N Pu, H Wu, Elastic Multi-view Subspace Clustering with Pairwise and High-order Correlations, IEEE TKDE, 2024

[13] Y Qin, G Feng, Y Ren, X Zhang, Block-Diagonal Guided Symmetric Nonnegative Matrix Factorization, IEEE TKDE, 2023

[14] Y Qin, Z Tang, H Wu, G Feng. Flexible Tensor Learning for Multi-View Clustering with Markov Chain, IEEE TKDE, 2024