2025年博士毕业于南京理工大学，同年9月入职南京林业大学，现任信息科学技术学院、人工智能学院计算机科学与工程系校聘副教授，为学校F类引进人才。入职后加入由国家杰青唐金辉教授领衔的多媒体智能体实验室（Multimedia Intelligent Agent Group, MIAG），深耕人工智能与机器学习领域。

个人主要研究方向为人工智能、计算机视觉，2023–2024年曾赴新加坡科技与设计大学开展访学研究，积累了丰富的国际科研视野与前沿研究经验。

课题组科研氛围浓厚、学术交流氛围活跃，可为学生提供优质的科研平台、系统的学术指导以及良好的科研创新环境，全力支持学生开展前沿课题研究、学术论文发表与科研能力提升。

**招生招募**：课题组常年招收对人工智能、计算机视觉、机器学习方向感兴趣的硕士、博士研究生，同时全年开放本科科研实习生招募通道。热忱欢迎具备自驱力、责任心与科研上进心的同学主动联系、交流合作，携手开展科研探索工作。

联系方式：xiaoliwang@njfu.edu.cn

Publication 详见  Google学术 

[1] Xiaoli Wang, Yongli Wang, Jun Liu, et al. Global-semantic Distillation for Partial Multi-view Classification (AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI)),  2025. (CCF  A类)。

[2] Xiaoli Wang, Yongli Wang, Jun Liu, et al. Trusted Semi-supervised Multi-view Classification with Contrastive Learning[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2024. (CCF  B类，SCI 1区Top)

[3] Xiaoli Wang, Liyong Fu, Zechao Li, et al. MMatch: Semi-supervised discriminative representation learning for multi-view classification[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2022. (CCF  B类，SCI 1区Top)

[4] Xiaoli Wang, Yongli Wang, Guanzhou Ke, et al. Knowledge Distillation-Driven Semi-Supervised Multi-View Classification[J]. Information Fusion, 2024, 103: 102098. (SCI 1区, IF=14.8)

[5] Xiaoli Wang, Zhifan Zhu, Yan Song, et al. GRNet: Graph-Based Remodeling Network for Multi-View Semi-Supervised Classification[J]. Pattern Recognition Letters, 2021, 151: 95-102. (SCI 3区, CCF C类)

[6]Guanzhou Ke, Guoqing Chao, Xiaoli Wang, et al. A clustering-guided contrastive fusion for multi-view representation learning[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 2023. 

[7]Guanzhou Ke, Bo Wang, Xiaoli Wang, et al. Rethinking multi-view representation learning via distilled disentangling. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2024. 

国家自然科学基金青年项目“语义一致性引导的低质多视图分类方法研究”（批准号：6260072430）， 2027年1月至2029年12月，主持

《现代人工智能》