【EI/Scopus检索】2025年3-5月大数据、人工智能、互联网、区块链与经济管理国际学术会议（ICBBEM 2025）火热征稿中！

【EI/Scopus检索】2025年3-5月大数据、人工智能、互联网、区块链与经济管理国际学术会议（ICBBEM 2025）火热征稿中！

【EI/Scopus检索】2025年3-5月大数据、人工智能、互联网、区块链与经济管理国际学术会议（ICBBEM 2025）火热征稿中！

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大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文。详细信息可关注VX “学术会议小灵通”或参考学术信息专栏：https://ais.cn/u/EbMjMn

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前言

🌟学术之路，需要你我同行！EI、Scopus双检索的国际会议正在向你招手，快来投稿，展示你的科研成果，与全球同行交流思想，提升学术影响力！期待在这些国际会议上看到你的精彩分享！🌟

🎓第4届区块链、信息技术与智慧经济国际学术会议（ICBIS 2025）

• The 4th International Academic Conference on Blockchain, Information Technology and Smart Finance (ICBIS 2025)
• 📅时间：2025年3月28-30日
• 📍地点：广东-东莞（创新之城，科技前沿，期待与您共赴盛会！）
• ✨亮点：快速审稿，高效反馈，与行业大咖面对面交流！
• 🔍检索：EI、Scopus、Google Scholar
• 👥适合人群：区块链、信息技术、智慧经济领域的学者和硕博生！
• Python 实现哈希计算

import hashlib

def sha256_hash(data):
    return hashlib.sha256(data.encode()).hexdigest()

data = "Hello, blockchain!"
hash_value = sha256_hash(data)
print(f"Hash of '{data}': {hash_value}")

🎓2025年数字化社会与智能计算国际学术会议（ICDSIC 2025）

• 2025 International Conference on Digital Society and Intelligent Computing (ICDSIC 2025)
• 📅时间：2025年4月18-20日
• 📍地点：中国-上海（国际化大都市，科技前沿，期待与您共探智能计算！）
• ✨亮点：投稿后7个工作日内出结果，高效便捷！
• 🔍检索：EI、Scopus、Google Scholar
• 👥适合人群：数字化社会、智能计算领域的研究者，硕博生优先！
• Python 实现简单的自注意力机制

import numpy as np

def attention(Q, K, V):
    d_k = Q.shape[-1]
    scores = np.dot(Q, K.T) / np.sqrt(d_k)
    attention_weights = np.softmax(scores, axis=-1)
    return np.dot(attention_weights, V)

Q = np.random.rand(3, 5)
K = np.random.rand(3, 5)
V = np.random.rand(3, 5)
result = attention(Q, K, V)
print(result)

🎓2025年数字经济与信息系统国际学术会议（DEIS 2025）

• 2025 International Conference on Digital Economy and Information Systems (DEIS 2025)
• 📅时间：2025年4月25-27日
• 📍地点：中国-广州（创新之城，数字经济前沿，期待与您共探新趋势！）
• ✨亮点：投稿一周内通知结果，快速高效！
• 🔍检索：EI Compendex、Scopus
• 👥适合人群：数字经济、信息系统领域的研究者，硕博生优先！
• Python 计算相关系数

import numpy as np

X = [100, 120, 80, 90, 110]
Y = [200, 250, 150, 180, 220]
correlation_value = np.corrcoef(X, Y)[0][1]
print(f"Correlation between X and Y: {correlation_value}")

🎓第四届人工智能、互联网和数字经济国际学术会议（ICAID 2025）

• 2025 4th International Conference on Artificial Intelligence, Internet and Digital Economy (ICAID 2025)
• 📅时间：2025年4月25-27日
• 📍地点：中国-广州（创新之城，数字经济前沿，期待与您共探新趋势！）
• ✨亮点：投稿一周内通知结果，高效便捷！
• 🔍检索：EI Compendex、Scopus、Google Scholar
• 👥适合人群：人工智能、互联网、数字经济领域的研究者，硕博生优先！
• Python 使用 TensorFlow 实现简单的卷积操作

import tensorflow as tf

input_data = tf.random.normal([1, 10, 10, 1])  # 输入数据
filter = tf.random.normal([3, 3, 1, 1])  # 卷积核
result = tf.nn.conv2d(input_data, filter, strides=1, padding="SAME")
print(result.shape)

🎓2025年人工智能与数字伦理国际学术会议（ICAIDE 2025）

• 2025 International Conference on Artificial Intelligence and Digital Ethics (ICAIDE 2025)
• 📅时间：2025年5月30日-6月1日
• 📍地点：中国-广州（创新之城，科技前沿，期待与您共探伦理新议题！）
• ✨亮点：投稿后3个工作日内通知结果，快速高效！
• 🔍检索：EI、Scopus、Google Scholar
• 👥适合人群：人工智能、数字伦理领域的研究者，硕博生优先！
• Python 实现逻辑回归

import numpy as np

def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

X = np.random.rand(100, 2)
y = np.random.randint(0, 2, 100)
theta = np.zeros(X.shape[1])

learning_rate = 0.01
iterations = 1000

for i in range(iterations):
    z = np.dot(X, theta)
    hypothesis = sigmoid(z)
    gradient = np.dot(X.T, (hypothesis - y)) / y.size
    theta -= learning_rate * gradient

print(f"Trained theta: {theta}")