同时，以智能科学系林通副教授为第一作者的论文(Tong Lin, Hongbin Zha, “Riemannian Manifold Learning”)也已被国际期刊IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (IEEE PAMI)作为长文(regular paper)录用。该论文提出了一种基于黎曼法坐标的降维影射方法，克服了现有算法在增量学习能力、形变失真、尺度损失等方面的问题，不仅具有更好的保度量性质，同时可以估计非线性数据的内蕴维数。

  IJCV和IEEE PAMI是计算机科学技术与人工智能领域的顶级期刊，2006年度的SCI影响因子分别为6.085和4.306。