姓名：马贵君

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个人简历：

马贵君，华中科技大学博士后。2017年华中科技大学机械设计制造及其自动化学士，2023年华中科技大学机械工程博士，2021年至2022年访问伦敦布鲁奈尔大学。主要从事机器人化智能制造方向的研究，主持项目包括国家自然科学基金基金青年项目、湖北省博新A、博士后基金面上项目等项目，参与国家自然科学科学基金重大研究计划、国家科技部重点研发计划课题等。近五年以第一作者/通讯身份发表论文10余篇，累计Google Scholar引用2500余次，ESI高被引论文4篇。获湖北省自然科学一等奖（排3）、National Science Review最佳论文奖、ICACAI最佳论文奖等。

研究领域：

机器人化智能制造

代表性期刊论文（*为通讯作者）：

1. Guijun Ma, et al. Real-time personalized health status prediction of lithium-ion batteries using deep transfer learning. Energy & Environmental Science, 15：4083-4094, 2022.

2. Guijun Ma, et al. A transfer learning-based method for personalized state of health estimation of lithium-ion batteries. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 35(1)：759-769, 2024.

3. Guijun Ma, et al. A Novel Pairwise Domain-Adaptation-Assisted Dual-Task Learning Approach to Coprediction of Robotic Machining Efficiency and Quality in New Parameter Spaces. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 21(7)：5150-5159, 2025.

4. Guijun Ma, et al. Closed-Loop Parameter Optimization for Robotic Machining Using Physics-Informed Machine Learning and Multiobjective Optimization.  IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 22：22410-22422, 2025.

5. Guijun Ma, et al. State of health estimation of lithium-ion batteries: A particle swarm optimization-assisted deep domain adaptation approach. IEEE-CAA Journal of Automatica Sinica, 10(7)：1530-1543, 2023.