孙昊，硕士研究生，研究方向为数据挖掘与人工智能应用。曾参与横向课题2项，主要负责矿山开采过程岩移控制技术设备的调试与安装，以及矿山边坡稳定性分析报告撰写。发表论文2篇，主要涉及信号处理与图像处理，同时利用深度学习相关算法实现图像分类。曾在浙江大学台州研究院实习，负责机械设备故障诊断系统设计，利用光频域反射技术(OFDR)的分布式光纤采集煤粉制备设备振动信号、音频信号以及温度变化情况，通过智能故障诊断系统完成模式识别与机械设备故障诊断。
主讲课程：大数据平台技术
横向课题：
1.腰抢子690铁矿I区开采过程岩移控制技术研究，100万，已结项，主要参与
2.暖泉沟水泥用灰岩矿边坡稳定性分析报告，10.5万，已结项，主要参与
主要论文：
1.卷积神经网络在矿石识别中的应用
2.基于MTF-DFT的小型残差网络轴承故障诊断
科学研究：教改2项（在研，其中项目负责人1项）。
1.新工科视域下计算机导论课程教学改革探索与实践
2.新工科背景下大数据平台技术课程建设再深化问题研究
个人获奖情况：
1.2022吉林省海信杯人工智能大赛三等奖。
2.2023互联网+大学生创新创业大赛校赛二等奖（项目负责人）。
