【IEEE Xplore、EI、Scopus检索】2025年5月人工智能、智能制造、通信系统领域国际学术会议强势来袭！研究生必看！

最新推荐文章于 2025-05-29 13:57:28 发布

985小水博一枚呀

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分类专栏：学术会议推荐文章标签：人工智能制造深度学习算法

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【IEEE Xplore、EI、Scopus检索】2025年5月人工智能、智能制造、通信系统领域国际学术会议强势来袭！研究生必看！

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【IEEE Xplore、EI、Scopus检索】2025年5月人工智能、智能制造、通信系统领域国际学术会议强势来袭！研究生必看！

前言

🚀重庆、广州、武汉、成都，四座城市，四场学术盛宴！无论您是人工智能、智能制造、通信系统领域的研究者，还是光学成像、电力系统的探索者，这里都有您的舞台！快来投稿，与全球学者共话前沿科技！🚀

🤖 2025人工智能与智能制造国际学术会议 (ICAISM 2025)

2025 International Conference on Artificial Intelligence and Smart Manufacturing
📅 时间：2025年5月9-11日
📍 地点：中国·重庆
🌐 官网：www.icaism.cn
✨ 亮点：投稿后1周内快速录用通知，EI、Scopus双检索保障！
🔍 检索：EI、Scopus
👥 适合人群：人工智能、智能制造领域的硕博生及研究者，期待您的创新成果！
智能制造中的产品质量预测（基于SVM）

# 基于支持向量机（SVM）的工业产品质量预测
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd

# 加载工业传感器数据集（示例：轴承故障预测）
data = pd.read_csv('bearing_failure.csv')
X = data.drop('failure', axis=1)
y = data['failure']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练SVM模型
model = SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.1)
model.fit(X_train, y_train)

# 预测与评估
y_pred = model.predict(X_test)
print(f"预测准确率: {accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}")

📡 第七届IEEE通信、信息系统与计算机工程国际会议 (CISCE 2025)

2025 IEEE 7th International Conference on Communications, Information System and Computer Engineering
📅 时间：2025年5月9-11日
📍 地点：中国·广州
🌐 官网：www.iccisce.com
✨ 亮点：IEEE官方会议，ISBN号已出，投稿后1周左右快速反馈！
🔍 检索：IEEE Xplore、EI Compendex、Scopus
👥 适合人群：通信、信息系统、计算机工程领域的硕博生，期待您的智慧结晶！
通信信号调制解调（QPSK实现）

# QPSK调制与解调仿真
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机二进制数据
num_symbols = 1000
data = np.random.randint(0, 4, num_symbols)  # 0-3对应4种符号

# QPSK调制
symbols = np.exp(1j * (np.pi/4 + data * np.pi/2))
plt.scatter(np.real(symbols), np.imag(symbols))
plt.title("QPSK星座图")
plt.show()

# 添加高斯噪声
noise_power = 0.1
noise = np.random.normal(0, np.sqrt(noise_power/2), (num_symbols, 2)
received = symbols + noise[:,0] + 1j*noise[:,1]

# QPSK解调
demod_data = np.angle(received) // (np.pi/2) % 4
ber = np.mean(data != demod_data)
print(f"误码率(BER): {ber:.4f}")

🔍 2025年光学成像与检测技术国际学术会议 (OIDT 2025)

2025 International Conference on Optical Imaging and Detection Technology
📅 时间：2025年5月9-11日
📍 地点：中国·武汉
🌐 官网：www.oidt.org
✨ 亮点：投稿后7个工作日内快速反馈，EI、Scopus双检索稳定可靠！
🔍 检索：EI Compendex、Scopus
👥 适合人群：光学成像、检测技术领域的硕博生及科研人员，期待您的突破性研究！
光学图像边缘检测（Canny算法）

# 基于Canny算法的光学图像边缘检测
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取光学图像
image = cv2.imread('optical_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(image, threshold1=50, threshold2=150)

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(10,5))
plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray'), plt.title('原始图像')
plt.subplot(122), plt.imshow(edges, cmap='gray'), plt.title('Canny边缘检测')
plt.show()

⚡ 第二届人工智能与电力系统国际学术会议 (AIPS 2025)

2025 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Power System
📅 时间：2025年5月9-11日
📍 地点：中国·成都
🌐 官网：www.icaips.org
✨ 亮点：SPIE独立出版，EI、Scopus双检索，投稿后快速审核！
🔍 检索：EI Compendex、Scopus
👥 适合人群：人工智能、电力系统领域的硕博生，期待您的创新与实践！
电力负荷预测（LSTM时间序列预测）

# 基于LSTM的电力负荷预测
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 生成模拟电力负荷数据（24小时*365天）
time = np.arange(0, 8760, 1)
load = 500 + 200*np.sin(2*np.pi*time/24) + 50*np.random.normal(size=len(time))

# 数据预处理
def create_dataset(data, look_back=24):
    X, y = [], []
    for i in range(len(data)-look_back):
        X.append(data[i:i+look_back])
        y.append(data[i+look_back])
    return np.array(X), np.array(y)

X, y = create_dataset(load)
X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1)

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(24, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=20, batch_size=32)

# 预测未来24小时负荷
last_24h = load[-24:].reshape(1, 24, 1)
prediction = model.predict(last_24h)
print(f"预测负荷值: {prediction[0][0]:.2f} MW")