【EI/IEEE/Scopus检索】智能电网、AI与算法领域国际会议重磅来袭！学术探索的征程从未停歇！

【EI/IEEE/Scopus检索】智能电网、AI与算法领域国际会议重磅来袭！学术探索的征程从未停歇！

【EI/IEEE/Scopus检索】智能电网、AI与算法领域国际会议重磅来袭！学术探索的征程从未停歇！

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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V “学术会议小灵通”或参考学术信息专栏：https://blog.csdn.net/2401_89898861/article/details/145551342

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📝 第二届智能电网与人工智能国际学术会议（SGAI 2025）

• 2025 2nd International Conference on Smart Grid and Artificial
  Intelligence
• 📅 时间：2025年3月21-23日
• 📍 地点：中国长沙
• 📝 亮点：投稿后5天内快速反馈，智能电网与人工智能领域的前沿探讨。
• 🔍 检索：EI Compendex、IEEE Xplore、Scopus收录。
• 👨‍🎓 适合人群：智能电网、人工智能及相关领域的硕博生及研究人员。
• 代码示例：使用 LSTM 进行电网负荷预测

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

model = keras.Sequential([
    keras.layers.LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(24, 1)),
    keras.layers.LSTM(50),
    keras.layers.Dense(1)
])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
print("LSTM Model for Load Forecasting Compiled")

📝 进化算法和智能控制国际学术研讨会（ISEAIC 2025）

• 2025 International Symposium on Evolutionary Algorithm and
  Intelligent Control
• 📅 时间：2025年3月21-23日
• 📍 地点：中国上海
• 📝 亮点：投稿后1周左右快速反馈，聚焦进化算法与智能控制的最新研究。
• 🔍 检索：IEEE Xplore、EI、Scopus收录。
• 👨‍🎓 适合人群：进化算法、智能控制及相关领域的研究生和学者。
• 代码示例：遗传算法优化函数

import numpy as np
import random

def fitness(x):
    return -x**2 + 5*x  # 目标函数

pop = [random.uniform(0, 5) for _ in range(10)]
fitness_scores = [fitness(x) for x in pop]
best = pop[np.argmax(fitness_scores)]
print("Best Solution:", best)

📝 第二届算法、软件工程与网络安全国际学术会议

• 2025 2nd International Conference on Algorithms, Software Engineering and Network Security
• 📅 时间：2025年3月21-23日
• 📍 地点：中国广州
• 📝 亮点：往届见刊后一个月完成检索，IEEE出版，EI、Scopus检索快速稳定。
• 🔍 检索：IEEE Xplore、EI、Scopus收录。
• 👨‍🎓 适合人群：算法、软件工程、网络安全及相关领域的研究生和学者。
• 代码示例：Dijkstra 最短路径

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    heap = [(0, start)]
    distances = {node: float('inf') for node in graph}
    distances[start] = 0

    while heap:
        current_dist, node = heapq.heappop(heap)
        for neighbor, weight in graph[node].items():
            distance = current_dist + weight
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                heapq.heappush(heap, (distance, neighbor))
    
    return distances

graph = {'A': {'B': 1, 'C': 4}, 'B': {'C': 2, 'D': 5}, 'C': {'D': 1}, 'D': {}}
print(dijkstra(graph, 'A'))

📝 第十二届先进制造技术与材料工程国际学术会议（AMTME 2025）

• 2025 12th International Conference on Advanced Manufacturing Technology and Materials Engineering
• 📅 时间：2025年3月21-23日
• 📍 地点：中国广州
• 📝 亮点：投稿后5-7天快速反馈，先进制造技术与材料工程领域的最新成果展示。
• 🔍 检索：EI Compendex、Scopus收录。
• 👨‍🎓 适合人群：先进制造技术、材料工程及相关领域的硕博生和科研人员。
• 代码示例：有限差分法求解热传导

import numpy as np

nx, ny = 10, 10
T = np.zeros((nx, ny))
alpha = 0.01

for _ in range(100):
    T[1:-1, 1:-1] += alpha * (T[:-2,1:-1] + T[2:,1:-1] + T[1:-1,:-2] + T[1:-1,2:] - 4*T[1:-1,1:-1])
print("Temperature Distribution Computed")

📝 第二届边缘计算与并行、分布式计算国际学术会议（ECPDC 2025）

• 2025 2nd International Conference on Edge Computing, Parallel and
  Distributed Computing
• 📅 时间：2025年4月11-13日
• 📍 地点：中国武汉
• 📝 亮点：投稿后7天内快速反馈，边缘计算与并行、分布式计算领域的前沿研究。
• 🔍 检索：EI Compendex、Scopus收录。
• 👨‍🎓 适合人群：边缘计算、并行计算、分布式计算及相关领域的研究生和学者。
• 代码示例：多进程并行计算

from multiprocessing import Pool

def square(x):
    return x * x

if __name__ == '__main__':
    with Pool(4) as p:
        results = p.map(square, range(10))
    print(results)