导读：

随着深度学习算法的不断发展，图像识别与目标检测技术也取得了长足的进步。在激光等离子体实验领域，高精度的图像数据逐渐成为关键。因此，计算机视觉技术在这些实验中具有巨大的应用潜力，特别是在具备赫兹级别或更高重复频率的高功率激光实验中，使得数据的实时分析和可视化成为可能。

慕尼黑大学洪堡学者林津普等撰写的文章——“Applications of object detection networks in high-power laser systems and experiments”（微信解读）以“封面文章”的形式发表于High Power Laser Science and Engineering 2023年第1期，论文报告了前沿目标检测网络在等离子体加速器中的实际应用，包括基于混合加速器的等离子波成像、GeV电子束能谱图像等。

3月13日（周三）16:00-17:00，我们很荣幸邀请到该论文第一/通讯作者、慕尼黑大学林津普博士后做客直播间。他将在该文章的基础上为大家详细介绍应用于高功率激光实验平台的人工智能方法。本次直播由High Power Laser Science and Engineering青年编委、中国科学院上海光学精密机械研究所朱坪副研究员主持。

3月12日23:00前，您可以通过报名系统提前提交问题，这些问题将有机会在3月13日的网络直播中优先获得嘉宾的亲自解答。点击此处进行问题提交，您的声音可能会被选中，赶快行动起来吧！

嘉宾简介：

林津普，慕尼黑大学物理系博士后，洪堡学者。主要研究领域为相对论强度下的激光与等离子体相互作用，包括人工智能在等离子体加速器中的应用，以及大型激光实验平台的智能化自动控制。

主持人简介：

朱坪，中国科学院上海光学精密机械研究所副研究员，High Power Laser Science and Engineering期刊青年编委、专题编辑。2012年本科毕业于天津大学，2017年博士毕业于中国科学院上海光学精密机械研究所，曾公派至美国佐治亚理工学院访问研究。2017年起在中国科学院上海光学精密机械研究所高功率激光物理联合实验室工作，主要从事高功率超短脉冲时空全域光场测量技术、等离子体光学激光信噪比提升技术、单次超快时空等离子体诊断技术等研究，目前已发表学术论文40余篇。

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