池明旻，复旦大学计算机科学技术学院副教授，博导。2006年从意大利特兰托大学信息通讯技术系的国际博士生院获得计算机科学博士学位。同时，从2005年5月到2006年3月期间，作为学生访问学者在德国图宾根马普智能系统所的经验推理系（Bernhard Schölkopf教授领导）合作完成机器学习项目研究工作。2007年1月和7月为意大利特兰托大学和奥地利因斯布鲁克大学访问教授。主要研究方向为机器学习（深度学习）、大数据分析和数据挖掘理论及其在目标检测/跟踪，软硬一体化设计，工业人工智能，工业物联网安全，遥感信息处理，网络分析与安全，信号处理和分析，智能油气勘探等应用研究。发表论文60余篇，包括Proceedings of the IEEE、IEEE TGARS、ICML、ICCV、ISWC等国际刊物和会议论文，单篇论文最高引用次数超过600次，发明专利及软著十余项。为IEEE JSTARS（2014-2015）和Remote Sensing（2018-2019）的客座主编，主题为大数据分析。国家/上海/江苏省自然科学基金同行评议专家，2019、2021年南京市高层次创业人才引进计划（区级）综合评审专家（人工智能组组长）。承担多项国家自然基金项目、国家重点研发项目课题和机器学习工业智能主题相关的横向课题（课题来自于如中石化、蚂蚁金服、腾讯优图、上海布眼等）。依托国家大科学装置FAST——500米口径射电望远镜，通过和国家天文台合作，从2021年7月开始截止到2022年2月1日，在腾讯平台上已成功搜索到二十颗新的脉冲星。2019年获得测绘科技进步一等奖。
Selected Projects
基于FAST观测的天体智能化搜索和发现 （腾讯优图——探星计划 + 国家天文台）。已发现20+脉冲星，分布图如下（标记为Fudan cooperated with Tencent）。
面向纺织纤维成分测定的光谱信号半盲解混理论方法研究 （国家自然科学基金62171139，面上项目）。
布匹瑕疵检测研究（上海布眼）。采集的数据分布及其设计的系统和部分模型如下：
近红外纺织品纤维成分智能分析终端与云鉴别系统（部分模型，研制的智能分析终端和云推理系统）
基于深度学习的民用无人机检测与识别技术（在复杂环境下自动识别无人机和鸟并进行跟踪）
基于AutoML的特征自动生成算法研究（蚂蚁金服），提出有向注意力边注意力的双表征模型。
多模型融合的深度学习方法研究（中石化-物探院）
