应中科院光电材料化学与物理重点实验室邀请，福建师范大学罗天健博士于2月22日访问福建物构所，并作了题为《深度神经网络模式识别方法的科研应用》的学术报告。

报告中，罗天健博士介绍了基于深度神经网络的模式识别的背景、方法和应用；卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络以及经典变种；以图像和时间序列两类经典类型，给出深度学习模式识别方法在科研中的应用案例，并以pytorch平台给出具体案例的代码编写和处理过程。在整个报告期间，会场气氛十分热烈，罗天健博士针对大家提出的问题做了详尽的解答。

罗天健博士于2015年在福州大学获得工程硕士学位，2019年在厦门大学获得工学博士学位，2019年8月加入福建师范大学计算机与网络空间安全学院。主要从事脑与认知科学、脑机接口、脑电信号分析理论及应用的研究。福建省人工智能学会理事，参与国家自然科学基金2项，主持福建省中青年教师教育科研项目1项。担任Journal of Neural Engineering, IEEE Trans. on Selected Topics on Computational Intelligence, Concurrency and Computation: Practice and Experience等多个期刊审稿人。

（张戈课题组供稿)