2025年12月-2026年4月，计算机领域涵盖的前言学术会议推荐！

转载 于 2025-12-16 08:02:37 发布 · 67 阅读 · 0 ·
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IEEE（电气与电子工程师学会）是全球最大的技术专业协会，每年举办超过1300场学术会议，覆盖电气电子、计算机、通信等领域。其会议论文通常通过IEEE Xplore数字图书馆出版，该平台拥有超400万篇全文文献，月均下载量近千万。

IEEE会议论文的出版流程包括：投稿（多通过EDAS系统）、格式审核（需使用IEEE模板）、同行评审及最终录用。被录用的论文将收录于IEEE会议论文集，并提交至EI Compendex等数据库检索。需注意，并非所有IEEE会议均被EI收录，投稿前需确认会议的正规性，今天小编为您推荐几个IEEE出版的计算机会议，会议征稿主题广，录用速度快，EI检索稳定，希望能帮到大家！

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IEEE权威出版·IEEE/IET/CAA Fellow大咖云集·

EI Compendex, Scopus稳定检索

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1、2025年电力系统、智能电网和人工智能国际会议（PSGAI 2025）

会议官网：www.icpsgai.com

召开时间：2025年12月26-28日

会议地点：中国·西宁

审核结果：5-7个工作日内

提交检索：EI Compendex, Scopus

热门征稿主题：涵盖电力系统、智能电网、人工智能等交叉领域学科均可投递

投稿链接：

https://www.yanfajia.com/action/p/7CML5DB7

会议秘书：张老师

微信/电话：14748150307（手机同微信号）

邮箱：icpsgai@163.com

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IEEE出版

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2、2025年人工智能、商务智能和电子商务国际学术会议(AIBIEC2025)

会议官网：https://icaibiec.com/

召开时间：2025年12月26日-28日

会议地点：中国·杭州

审稿结果通知周期：7个工作日左右

提交检索：EI Compendex, Scopus

热门征稿主题：人工智能，机器学习和深度学习算法，自然语言处理和对话式 AI，商业智能，数据挖掘和知识发现，用于业务优化的预测分析，实时数据处理和可视化，电子商务，社交媒体营销，基于AI 的推荐系统，安全且可扩展的支付技术学科方向均可投递

投稿链接：

https://www.yanfajia.com/action/p/VAN76DB7

会议秘书：季老师

微信/电话：19128953460

邮箱：icaibiec@163.com

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IEEE权威出版·交叉学科

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3、2026年人工智能与社交网络系统国际学术会议(AISNS 2026)

会议官网：http://icaisns.com/

召开时间：2026年01月09日-11日

会议地点：中国·杭州

审核结果：7个工作日内

提交检索：IEEE Xplore，EI Compendex，Scopus

支持期刊：Entropy (SCI,JCR=Q2)

热门征稿主题：计算机算法类，人工智能算法，机器学习和深度学习，自然语言处理和理解，数据分析类，人工智能技术对社交网络的社会影响，信息传播动力学等学科均可投递

投稿链接：

https://www.yanfajia.com/action/p/QQWUUGL9

会议秘书：季老师

微信/电话：+（86）19128953460

会议邮箱：ic_aisns@163.com

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5A级省级协会主办！

已签约IEEE出版申请，已上线IEEE官方列表会议！

录用率高，学生投稿/团队投稿均可享优惠！

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4、2026年计算智能与机器学习国际学术会议（CIML 2026）

会议官网：http://ic-ciml.com

召开时间：2026年3月27-29日

会议地点：中国·杭州

接受或拒绝通知日期：提交后7个工作日

检索类型：EI Compendex、Scopus

热门征稿主题：计算智能、神经网络与深度学习、模糊逻辑与模糊系统、进化计算、机器学习、强化学习、迁移学习与联邦学习、图神经网络与深度学习模型等学科均可投递

投稿链接：

https://www.yanfajia.com/action/p/R3SADJPT

会议秘书：Julian

联系电话：19128974370

会议邮箱：ic-ciml@163.com

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IEEE出版！前沿会议

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5、2026年区块链技术与基础模型国际学术会议（BTFM 2026）

会议官网：www.btfm.net

会议时间：2026年3月20-22日

会议地点：中国·深圳

接收或拒收通知：文章投递后3-5个工作日

会议提交检索：EI Compendex, Scopus

热门征稿主题：区块链技术、区块链协议与架构、共识算法、区块链在物联网中的应用、隐私保护与匿名机制、基础模型、模型架构与训练方法、多模态大模型

、可扩展预训练技术、知识推理与融合等学科均可投递

投稿链接：

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会议秘书：张老师

微信/电话：14748150307

邮箱：icbtfm@163.com

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IEEE出版！前沿会议

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6、第二届视觉、先进成像和计算机技术国际学术会议(VAICT 2026)

会议官网：www.icvaict.com

召开时间：2026年4月10-12日

会议地点：中国·西安

审核结果：5-7个工作日内

提交检索：EI Compendex, Scopus

热门征稿主题：计算机视觉、计算摄影与成像技术、医学与生物医学图像处理、多光谱与高光谱成像、图像复原、增强与超分辨率、面向视觉的嵌入式系统与边缘计算、图像应用的高性能计算、机器学习与深度学习算法、实时图像与视频处理等学科均可投递

投稿链接：

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会议秘书：Julian

联系电话：19128974370（手机同微信号）

邮箱：icvaict@outlook.com

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投稿须知

1、语言要求：会议官方语言为英语，仅接受全英稿件。如需翻译服务，请联系大会秘书。

2、格式与页数：请严格按照会议模板调整格式，不少于4页。

3、原创性要求：论文须为原创且未公开发表，禁止抄袭或一稿多投。作者可通过iThenticate或其他查重系统自费进行查重，全文查重率（含参考文献）不高于30%。

4、审稿周期：投稿后5-7个工作日反馈审稿结果。早投递早审核早录用，如需安排加急审核，请联系大会秘书。

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如下图 2(b) 所示，跨域微调（OT）不是使用完整的模型进行训练，而是允许数据所有者使用模型所有者提供的有损压缩仿真器进行微调，但这种范式有个缺点：会让数据所有者得到的仿真器的性能较差。值得注意的是，该团队提出的方法在 WebQs 任务上实现了强大的插件性能，其中零样本准确率为零，突显了其在新的下游应用中的潜力。值得注意的是，由于选择了重要的层进行更新，插件的性能可以超过直接在 LLM 上进行微调的性能，这得益于稀疏训练带来的更好收敛性。因此，研究团队选择了对仿真器中的 MHSA 层进行秩压缩的策略。
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多目标多头蒸馏模块：我们看到轨迹模仿学习之后的轨迹还过了其他的MLP，这就是其他头，它的目标也是不一样的，第一个是跟碰撞相关的，第二个是跟行驶区域相关的，第三个是跟舒适度相关的，也就是说不同的评判指标都有一个teacher，之前的模仿学习就是人类的teacher，那么这些teacher是怎么来的呢？本文作者提出的新的范式，就是规划模块是多模的输出，同时，目标也是多样性的，即不仅是GT的轨迹也同时引入了更多的正样本，由不同的专家给出的。还是那句话，小米汽车的成功，是小米价值观，小米模式，和小米方法论的成功。
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我们诚挚邀请各大高校、科研机构的专家学者，企业界的专业人士及其他相关人员前来参会，共同交流与探讨。
企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计
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内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。
利用matlab实现双向A*算法
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 视频地址：
我的日志Diary，记录日常工作生活
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基于Selenium2与Python27构建的自动化测试框架实践项目_个人毕业设计答辩用测试框架源码及扩展指南_用于软件测试自动化学习与Web应用功能验证的入门练习资源_包含完整.zip
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