个人简介
主要研究课题包括： 强引力透镜、暗物质、大规模巡天、星系演化、机器学习等。
本人的主要研究领域为强引力透镜、暗物质和星系演化等。目前致力于用机器学习在大规模巡天中寻找引力透镜以及确定星系的基本参数（结构参数、测光红移、星族参数等）等工作，然后用获取的数据研究星系的演化和星系中的暗物质。主持国家自然科学基金青年项目、CSST 二批科学课题子课题、中国博士后基金特别资助等6 项基金。目前共发表二区及以上SCI 文章18 篇，其中一作8 篇，通讯2 篇。本人是平方千度巡天（KiDS）合作组成员，主要负责强引力透镜的搜寻、建模、后续观测与应用。除此之外，本人还领导了利用深度学习确定星系测光红移的项目，并且还负责开发了利用机器学习对星系结构进行建模的工作。最近，本人还发起了一个新的项目：利用机器学习和自己开发的大众科学平台，对星系进行分类并且搜索特异星系。
本人是CSST 合作组成员，参与CSST 二级数据系统的开发工作。在CSST 中，本人负责以下几个工作：（1）领导星系的分类和特异星系搜索任务（主持二批课题中子课题）；（2）负责基于机器学习的星系基本参数的测量工作;（3）参与CSST 第一批子课题并负责开发强引力透镜的搜寻和建模软件。本人参与下一代光谱巡天4most项目，进行引力透镜候选体的光谱证认、图像建模等工作。参与利用机器学习对星系/恒星等光谱进行分类的工作。
学习及工作经历
2023年12月至今，郑州大学，直聘研究员
2021年9月—2023年12月，中科院大学天文与空间科学学院，博士后，合作导师：李然 研究员
2019年9月—2021年9月，中山大学，博士后，合作导师：Nicola R. napolitano 教授
2014年9月—2019年6月，中科院云南天文台，天体物理博士
2010年9月—2014年6月，云南大学，物理学学士
科研项目
[1] 主持国家自然科学基金青年科学基金项目12203050， KIDS 中强引力透镜的搜寻， 2023年1月-2025年12 月， 30万，在研。
[2] 主持CSST 二批科学课题子课题，暗物质宇宙中特异星系的搜索， 2023年1月-2024 年12月，在研。
[3] 主持中国博士后科学基金特别资助项目，2021T140773，大型巡天数据中的强引力透镜系统，2021年7月-2021年10月，18万，结题。
[4] 主持中国博士后科学基金面上项目2020M672935，KiDS 巡天中强引力透镜的搜寻和应用，8万，2020年7月-2021年10月，结题。
[5] 主持广东省自然科学基金联合基金-青年项目2019A1515110286， KIDS 中强引力透镜的搜寻，2020年1月-2022 年12月，10万，结题。
[6] 参与CSST 重点课题《CSST 测光巡天的误差分析和优化》CMS-CSST-2021-A01 ，2020年1月-2023年12月，负责其中强引力透镜的搜寻与建模任务，分配经费～18 万，在研。
联系方式
E-mail: lrui@bao.ac.cn
通讯地址：河南省郑州市科学大道100号郑州大学物理学院A楼301室 450001
代表论文
[1] Galaxy morphoto-Z with neural Networks (GaZNets). I. Optimized accuracy and outlier fraction from Imaging and Photomety . Rui Li*, Nicola R. Napolitano*, Haicheng Feng, Ran Li, Valeria Amaro,et al. 2022A&A...666A..85L.
DOI:10.1051/0004-6361/202244081
[2] Galaxy Spectra neural Networks (GaSNets). I. Searching for strong lens candidates in eBOSS spectra using Deep Learning. F, Zhong, R. Li*, N. R. Napolitano* , 2022RAA...22...065014.
DOI: 10.1088/1674-4527/ac68c4
[3] GAlaxy Light profile convolutional neural NETworks (GaLNets). I. fast and accurate structural parameters for billion galaxy samples. R. Li, N. R. Napolitano*, N. Roy,C. Tortora, F. La Barbera, A. sonnenfeld, C. Qiu, and S. Liu. 2022ApJ...929...152.
DOI:10.3847/1538-4357/ac5ea0
[4] High-quality Strong Lens Candidates in the Final Kilo-Degree Survey Footprint. R. Li, N. R. Napolitano*, C. Spiniello, C. Tortora5, K. Kuijken, L. V. E. Koopmans, P. Schneider,et al. 2021ApJ...923...16L.
DOI:10.3847/1538-4357/ac2df0
[5] Discovery of two Einstein crosses from massive post–blue nugget galaxies at z > 1 in KiDS. N.R. Napolitano, R. Li*, C. Spiniello, C. Tortora, A. Sergeyev, G. D’Ago, X. Guo, L. Xie, M. Radovich, L. V. E. Koopmans, et al. 2020,APJL...904...L31.
DOI: 10.3847/2041-8213/abc95b
[6] New High-quality Strong Lens Candidates with Deep Learning in the Kilo-Degree Survey. Li, R., Napolitano, N. R*., Tortora, C., Spiniello, C., Koopmans, L. V. E., Huang, Z., Roy, N., Vernardos, G. et al., 2020,ApJ...899...30L.
DOI:10.3847/1538-4357/ab9df
[7] Using deep Residual Networks to search for galaxy-Lyα emitter lens candidates based on spectroscopic selection. Li,R*., Shu,Y*., Su, J.,Feng,H., Zhang,G., Wang, J.*, Liu,H., 2019, MNRAS, 482, 313.
DOI:10.1093/mnras/sty2708
[8] Constraining the Rastall parameters in static space-times with galaxy-scale stronggravitational lensing. Li, R.*，Wang, J.*,Xu, Z., Guo X. 2019, MNRAS, 486, 2407L.
DOI:10.1093/mnras/stz967
[9] Strong-lensing measurement of the total-mass-density profile out to three effective radii for z ∼ 0.5 early-type galaxies. Li, R.*, Shu, Y.*, & Wang, J.* 2018, MNRAS, 480, 431.
DOI: 10.1093/mnras/sty1813
[10] The Discrepancy between Einstein Mass and Dynamical Mass for SIS and Power-law Mass Models. Li, R.*, Wang, J.*, Shu, Y.*, & Xu, Z. 2018, ApJ, 855, 64.
DOI:10.3847/1538-4357/aaab50
招生计划
每年招收1-2名天体物理方向硕士研究生，欢迎有志青年报考。
