酒明远，博士，郑州大学计算机与人工智能学院副教授，博士研究生导师，智能集群系统教育部工程研究中心成员，国家超算郑州中心特聘研究员。现为中国图象图形学会多媒体专委会委员、中国图学学会可视化与认知计算专委会委委员、中国人工智能学会青工委委员，主要科研方向模式识别、工业智能、图像处理等方面，尤其对核学习、逆问题求解等有较多研究。主讲本科生《操作系统》，硕士生《数字图像处理》等课程。

主要学习经历、工作经历如下；

2010年获哈尔滨工业大学信息与通信工程硕士学位

2014年获法国里昂国立应用科学学院信息学博士学位

2014年7月至2017年2月分别于巴黎高科电信学院和里昂高等师范学院进行博士后研究

2017年5月至今在郑州大学计算机与人工智能学院工作。

近五年主要承担项目包括：

[1] 少样本弱监督条件下超薄浮法玻璃微缺陷智能标注方法，国家自然科学基金委员会，面上项目， 2023.01-2026.12。  (主持)

[2] 强干扰下跨媒体深度感知与可解释性关键技术（, 国家自然科学基金委员会, 联合重点项目子课题, 2023.01-2026.12。(主持)

[3] 面向图像标注的上下文感知深度核映射网络方法研究，国家自然科学基金委员会，青年项目，20219.01-2021.12。（主持，结项）

[4] 基于多模态深度核学习网络的无人机识别技术研究，河南省教育厅、河南省高等学校重点科研项目，2019.01-2021.12。（主持，结项）

[5] 基于混合异构概率图模型的人体动作识别方法研究, 国家自然科学基金委员会, 联合基金项目，2019.01 至 2021.12。(参与，结项)

以第一作者在国际权威杂志/会议发表研究论文20余篇，获2021年河南省自然科学优秀学术论文一等奖，代表性论文如下：

[1] M.Jiu, H.Sahbi: Context-aware deep kernel networks for image annotation， Neurocomputing (474): 154-167, 2022

[2] M.Jiu, N.Pustelnik: A deep primal-dual proximal network for image restoration. IEEE Journal on Selected Topics in Signal Processing、15（2）: 190-203 (2021), 2021

[3] M.Jiu, H.Sahbi: Deep representation design from deep kernel networks. Pattern Recognition, 88: 447-457, 2019.

[4] M.Jiu, H.Sahbi: Nonlinear Deep Kernel Learning for Image Annotation. IEEE Transactions on Image Processing 26(4): 1820-1832, 2017.

[5] M. Jiu, C. Wolf, G. W. Taylor, A. Baskurt: Human body part estimation from depth images via spatially-constrained deep learning. Pattern Recognition Letters 50: 122-129. 2014

联系方式：

欢迎对人工智能、图像处理、模式识别感兴趣的同学报考研究生，邮箱：iemyjiu@zzu.edu.cn。