EI会议征稿中-电力系统与智能控制

重要信息:

电力系统与智能控制国际学术会议  (EPSIC 2024)

【会议官网】http://www.epsic.org/

【会议时间/地点】 2024 年 3 月 22日24 日;中国长沙

【截稿日期】 2024年2月8日

【会议出版】EI检索

【主办单位】武汉大学、西南科技大学智能储能研究所

大会简介

电力系统与智能控制国际学术会议【EPSIC 2024】将于 2024 年 3 月 22 日-24 日在中国长沙召开,会议由武汉大学、西南科技大学智能储能研究所主办。EPSIC 2024是一场针对相关研究领域热点和难点问题进行深入、全面交流的会议,采用线上和线下相结合的形式,会议旨在为研究人员提供一个分享研究成果和前沿技术的平台,了解学术趋势,拓宽研究思路,加强学术讨论,促进学术成果转化。

征稿主题:

集中但不限于“电力系统与智能控制”等其他相关主题。

主题1:电力系统:

电力系统、电力系统及其自动化、电力电子技术及其应用、电力系统建模、仿真和分析、电力系统规划与调度、电力质量与电磁兼容性、电力系统与能源、电动汽车技术、电力系统通信、电力系统保护、运行和控制、电力系统可靠性和安全性、电能质量和系统稳定性分析、电力传输、电力系统稳定性、电力物联网、测量技术与仪器、MEMS 微传感器与结构、传感器和微型机械、电能处理、智能电网/电力集成电路、输配电系统和设备、电力驱动与应用

主题2:智能控制

电力系统的稳定运行和控制、电动机及其智能控制系统、新能源系统与控制技术、智能控制与信息处理技术、智能决策方法及应用、控制理论与应用、智能最优控制系统、自动控制理论、电力电子和动力驱动、信号采集与处理、电气控制技术、机电传动控制、自适应,系统识别控制、人工智能专家系统、自适应控制技术、模糊控制系统的稳定性、可控性及观察性、控制系统仿真技术、导航制导与控制、机器人和机械手控制、感知控制系统、控制科学与技术、线性系统控制、控制与嵌入式系统

投稿指南

1.请至会议官网下载论文模板。

2.投稿链接:https://cms.elspub.com/选择 EPSIC 2024 进行稿件投递。

3.请根据以下几点准备您的论文:

(1)论文必须是全英文稿件,非纯综述类,应具有学术或实用推广价值,并且未在国内外学术期刊或会议发表过。

(2)摘要、关键词和结论部分需体现会议主题,不接受教育类、法律类、金融经管类等社科类稿件,文章主要收录技术型的文章,需要有方法、图表、实验数据和结果,且满足科技论文的基本规范和要求。

(3)作者可通过 Crossref 查重,重复率不得超过 25%,单项重复率不得超过 3%,否则由文章重复率引起的被拒稿将由作者自行承担责任。

(4)文章页面需在5-6 页,超过 5 页(含参考文献)需缴纳超页费。

3.投稿后 20 个工作日内反馈审稿意见或录用通知。

4.收到录用通知在 7 个工作日内完成注册。

支持政策

1、优秀论文:大会将评选BestPaper。

2、最佳组织奖:大会将评选最佳Workshop组织奖。

3、发表机会:针对 Workshop中脱颖而出的优质论文,组委会将推荐至EI、SCI期刊发表,名额有限,择优选推。

4、学术支持:参与本届大会的Workshop Chair将享有被优先推举作为下届学术委员会委员、主讲、主席等的权利,名额有限。

联系我们:

壹伍捌零贰陆玖柒零陆叁 (朱老师-微信同号)

### 使用机器人进行EI会议征稿管理的方法和工具 #### 征稿流程自动化 为了有效管理和优化EI会议征稿过程,可以利用多种机器人技术和自动化工具来简化工作流并提高效率。通过集成这些技术,能够实现从论文提交到评审反馈整个周期内的全面监控和支持。 - **自动化的投稿平台**:建立在线系统允许作者上传稿件的同时自动生成确认邮件给每位参者;该类平台通常具备初步筛选功能,依据预设标准排除明显不符合主题的文章[^1]。 - **智能分类分配审稿人**:基于自然语言处理(NLP)算法分析文章摘要或全文本内容特征,从而精准匹配合适的同行评议专家参后续审核环节。此过程中还可以考虑加入地理分布因素确保多样性覆盖[^4]。 ```python import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def match_reviewers(papers_df, reviewers_profiles): vectorizer = TfidfVectorizer().fit_transform(papers_df['abstract']) similarities = [] for profile in reviewers_profiles: reviewer_vector = vectorizer.transform([profile]) sim_scores = cosine_similarity(reviewer_vector, vectorizer).flatten() top_matches = papers_df.iloc[sim_scores.argsort()[-3:][::-1]] similarities.append(top_matches) return similarities ``` #### 实时进度跟踪提醒机制 构建一套完善的项目管理系统用于记录每篇待评阅材料的状态变化情况(如已接收、正在审查中等),并向相关人员发送及时的通知消息以便于保持沟通顺畅无阻塞。此外,在重要时间节点前设置预警提示有助于防止错过截止日期等问题发生[^5]。 - **电子邮件/短信通知服务**:当有新的评论意见返回或是决策作出之后立即知会对应的责任方知晓最新进展动态; - **仪表板视图展示整体状况**:提供直观易懂的数据可视化界面让管理者一眼看出当前各项工作的完成比例以及存在的瓶颈所在位置。 #### 数据分析辅助决策制定 收集整理历届参会者信息及其所投递作品的相关统计指标作为参考样本集,借助机器学习模型预测未来可能感兴趣的研究方向趋势走向,进而调整宣传策略吸引更多高质量贡献。同时也可以评估过往活动效果找出改进之处提升办会质量水平[^2]。 ```sql SELECT topic_category, COUNT(*) AS paper_count, AVG(acceptance_rate) AS avg_acceptance_rate FROM submissions WHERE conference_year BETWEEN '2020' AND '2023' GROUP BY topic_category; ```
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