蔡兵，男，高级工程师，硕士研究生。他以第一作者或通信作者在人工智能领域的期刊或会议（如TMM、PR、KBS）发表论文十余篇，担任TKDE、TMM、TCSVT、PR等期刊的审稿人，参与国家自然科学基金项目、省部级科研项目等多项。研究成果获安徽省人工智能学会优秀论文、安徽省计算机学会优秀硕士论文，获批软件著作权十余项。他的研究兴趣包括计算机视觉和多视图学习。

讲授课程：

智能系统应用开发基础、智能系统应用开发技术、智能系统应用设计与开发、推荐算法与应用等。

发表论文：

[1]Cai B, Lu G-F*, Li H, et al.Tensorized scaled simplex representation for multi-view clustering[J].IEEE Transactions on Multimedia,2024, 26 (99). (CCF A类)

[2]Cai B, Dai P, Wang S, et al. Robust contrastive multi-view subspace clustering[J]. Pattern Recognition, 2026: 113696. (CCF B类)

[3]Cai B, Lu G-F*, Guo X, et al. Tensorized latent representation with automatic dimensionality selection for multi-view clustering[J]. Pattern Recognition, 2025, 160: 111192. (CCF B类)

[4]Cai B, Lu G-F*, Yao L, et al.Aligned multi-view clustering for unmapped data via weighted tensor nuclear norm and adaptive graph learning[J].Neurocomputing,2024: 128016.

[5]Cai B, Lu G-F*, Wan J, et al.Auto-weighted multi-view clustering with the use of an augmented view[J].Signal Processing,2024, 215: 109286.

[6]Cai B, Lu G-F*, Ji G, et al.Complete multi-view subspace clustering via auto-weighted combination of visible and latent views[J].Information Sciences,2024: 120381. (CCF B类)

[7] Cai B, Lu G-F*, Ji Ji G, et al. Tensor multi-subspace learning for robust tensor-based multi-view clustering[J]. Knowledge-Based Systems, 2025: 113476.

[8]Cai B, Lu G-F*, Yao L, et al.High-order manifold regularized multi-view subspace clustering with robust affinity matrices and weighted TNN[J].Pattern Recognition,2023, 134: 109067. (CCF B类, 安徽省人工智能学会优秀论文)

[9]Cai B, Lu G-F*.Tensor subspace clustering using consensus tensor low-rank representation[J].Information Sciences,2022, 609: 46-59. (CCF B类)

[10] 蔡兵,王啸楠.移动Web应用的前端工程化实现[J].长沙大学学报,2020,34(05):48-51.

科研项目：

[1] 非对齐的多视图聚类算法及其应用研究（编号：23QNJJKJ001）, 安徽信息工程学院-青年科研基金项目, 2024-2025. (主持)

[2] 不完全视图下基于 t-SVD 的多视图张量聚类算法研究 (编号：61976005)，国家自然科学基金项目, 2020-2023. (参与)

[3] 无人机应用场景变化识别方法在巢湖蓝藻治理中的应用研究（编号：KJ2021A1206），安徽高校自然科学重点项目, 2021-2022. (参与)

所获奖励：

[1] 安徽省计算机学会优秀硕士学位论文

[2] 安徽省人工智能学会2022年“优秀论文”

[3] 安徽信息工程学院“课程思政优秀教学案例评选”优秀奖