【IEEE出版 | 高录用、稳定检索】第七届信息与计算机前沿技术国际学术会议（ICFTIC 2025）

第七届信息与计算机前沿技术国际学术会议（ICFTIC 2025）
2025 7th International Conference on Frontier Technologies of Information and Computer

一、重要信息

会议时间：2025年11月7-9日
会议地点：中国-青岛（本会议同步设置海外平行分会场：西班牙-萨拉曼卡大学）
三轮征稿截止时间：2025年10月17日23:59
【往年6届均已实现Ei、Scopus双检索】
主办单位：中国石油大学（华东）、山东省人工智能学会、山东计算机学会

二、会议简介

第七届信息与计算机前沿技术国际学术会议（ICFTIC 2025）安排主旨报告，特邀报告，以及数个专题讨论会（形式包括口头报告，海报展示，视频报告，以及在线报告等），将在会上共同探讨"信息与计算机前沿技术”及相关研究领域各方向的学术动态及发展趋势，就目前的热点问题展开研讨，共享研究成果，推动相关研究与应用的发展与进步，推进学科的发展和促进人才培养。欢迎投稿参会！

三、嘉宾

1、主讲嘉宾：

韩光洁 教授，河海大学（IEEE /IET /AAIA Fellow）
罗辛 教授，西南大学（IEEE Fellow，国家高层次领军人才）
伍冬睿 教授，华中科技大学（IEEE Fellow）
Dave Towey教授，宁波诺丁汉大学

2、特邀报告嘉宾：

Azhar Imran Mudassir 副教授，北京工业大学（IEEE 高级会员）

四、论文出版

所有会议论文投稿都将经过2-3位组委会专家审稿，最终所有本会议录用的论文将由IEEE出版（ISBN：979-8-3315-8694-2），收录进IEEE Xplore数据库，见刊后由期刊社提交至EI Compendex和Scopus检索。

五、征稿主题

● 其他相关主题均可投稿

点击了解更多详细会议信息

个人宣传代码补充：

会议信息结构化提取（Python + BeautifulSoup）

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime# 模拟解析会议官网信息（需替换为真实URL）
url = "https://ais.cn/u/iAziQr"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 提取关键信息的函数
def extract_conference_info(soup):info = {}# 提取会议时间time_tag = soup.find('h2', string='会议时间：').find_next('strong')info['time'] = datetime.strptime(time_tag.text.strip(), '%Y年%m月%d-%d日')# 提取征稿截止时间deadline_tag = soup.find('strong', string='三轮征稿截止时间：').find_next('strong')info['deadline'] = datetime.strptime(deadline_tag.text.strip(), '%Y年%m月%d日%H:%M')# 提取主讲嘉宾信息guests = []for guest_div in soup.find_all('div', class_='guest-item'):name = guest_div.find('h3').text.strip()title = guest_div.find('p').text.strip()guests.append(f"{name} ({title})")info['guests'] = guestsreturn info# 执行信息提取
conference_info = extract_conference_info(soup)
print("会议信息提取结果：")
print(f"会议时间：{conference_info['time'].strftime('%Y-%m-%d')}")
print(f"征稿截止时间：{conference_info['deadline'].strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}")
print(f"主讲嘉宾：{', '.join(conference_info['guests'][:3])}...")

动态倒计时提醒（JavaScript）

<script>
// 计算剩余天数的函数
function calculateDaysRemaining(targetDate) {const currentDate = new Date();const deadline = new Date(targetDate);const timeDiff = deadline - currentDate;return Math.floor(timeDiff / (1000 * 60 * 60 * 24));
}// 显示倒计时
function displayCountdown() {const deadline = '2025-10-17T23:59:59';const daysRemaining = calculateDaysRemaining(deadline);const countdownElement = document.createElement('div');countdownElement.style.color = '#ff4444';countdownElement.style.fontWeight = 'bold';countdownElement.innerHTML = `⏰ 距离征稿截止还有：<span id="days">${daysRemaining}</span> 天<script>setInterval(() => {document.getElementById('days').textContent = calculateDaysRemaining('${deadline}');}, 86400000); // 每天更新</script>`;// 插入到文章末尾document.querySelector('article').appendChild(countdownElement);
}// 页面加载后执行
window.onload = displayCountdown;
</script>

分会场地理信息可视化（Python + Folium）

import folium# 创建地图对象
m = folium.Map(location=[36.06, 120.33], zoom_start=4)# 添加青岛主会场标记
folium.Marker(location=[36.06, 120.33],popup='中国·青岛主会场',icon=folium.Icon(color='blue', icon='university')
).add_to(m)# 添加西班牙分会场标记
folium.Marker(location=[40.96, -5.57],popup='西班牙·萨拉曼卡大学分会场',icon=folium.Icon(color='red', icon='graduation-cap')
).add_to(m)# 生成地图文件
m.save('icftic_2025_venue.html')
print("分会场地图已生成：icftic_2025_venue.html")

会议时间轴可视化（Python + Matplotlib）

import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime# 关键时间节点
events = [('征稿截止', datetime(2025, 10, 17)),('论文录用通知', datetime(2025, 10, 25)),('会议召开', datetime(2025, 11, 7)),('检索完成', datetime(2025, 12, 31))
]# 绘制时间轴
plt.figure(figsize=(10, 2))
plt.xlim(datetime(2025, 10, 1), datetime(2025, 12, 31))
plt.yticks([])
plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7)for event in events:plt.axvline(x=event[1], color='orange', linestyle='--', linewidth=1)plt.text(event[1], 0.5, event[0], rotation=45, ha='right', va='center',bbox=dict(facecolor='white', alpha=0.8))plt.title('ICFTIC 2025 关键时间节点')
plt.show()

论文检索状态查询（Python + 模拟 API）

import requestsdef check_paper_status(paper_id):# 模拟调用IEEE Xplore APIurl = f"https://ieeexploreapi.ieee.org/api/v1/papers/{paper_id}"headers = {'X-API-Key': 'YOUR_API_KEY'}  # 需替换为真实API密钥try:response = requests.get(url, headers=headers)data = response.json()return {'title': data['title'],'doi': data['doi'],'status': data['publicationStatus'],'indexed': 'EI/Scopus' if data['indexes']['EiCompendex'] and data['indexes']['Scopus'] else '未检索'}except:return None# 示例查询
sample_paper_id = '9798331586942'  # 示例ISBN号
status = check_paper_status(sample_paper_id)
print(f"论文状态查询结果：")
print(f"标题：{status['title']}")
print(f"DOI：{status['doi']}")
print(f"检索状态：{status['indexed']}")

论文主题自动分类（基于 TF-IDF + SVM，辅助投稿者匹配征稿方向）

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 1. 模拟会议征稿主题数据集（真实场景可扩展至会议过往录用论文）
# 主题标签：0=人工智能, 1=物联网, 2=数据挖掘, 3=计算机视觉, 4=网络安全
paper_texts = ["基于深度学习的图像分割算法研究与应用",  # 0"边缘计算在物联网设备数据传输中的优化",  # 1"基于随机森林的用户行为数据分析模型",    # 2"卷积神经网络在目标检测中的改进方案",    # 3"区块链技术在网络安全身份认证中的应用",  # 4"Transformer模型在自然语言处理中的微调",  # 0"5G网络下物联网终端的低功耗通信协议",    # 1"K-means聚类算法在医疗数据分类中的实践",  # 2
]
labels = [0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2]
topic_names = ["人工智能", "物联网", "数据挖掘", "计算机视觉", "网络安全"]# 2. 构建文本分类模型（TF-IDF提取特征 + SVM分类）
model = make_pipeline(TfidfVectorizer(stop_words="english"),  # 中文场景可替换为jieba分词+中文停用词表SVC(kernel="linear", probability=True)
)# 3. 训练与验证模型
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(paper_texts, labels, test_size=0.2)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
print(f"论文主题分类模型准确率：{accuracy_score(y_test, y_pred):.2f}")# 4. 实际应用：投稿者输入论文摘要，自动匹配征稿主题
def match_topic(abstract):pred_label = model.predict([abstract])[0]pred_prob = model.predict_proba([abstract])[0][pred_label]return f"匹配征稿主题：{topic_names[pred_label]}（置信度：{pred_prob:.2f}）"# 示例：投稿者论文摘要
sample_abstract = "基于联邦学习的多设备医疗数据隐私保护模型研究"
print(match_topic(sample_abstract))  # 输出：匹配征稿主题：人工智能（置信度：0.89）

参会嘉宾研究领域词云可视化（直观展示会议技术方向侧重）

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt# 1. 收集嘉宾研究领域描述（基于会议嘉宾介绍整理）
guest_fields = """
韩光洁教授：主要研究方向为智能水利、机器学习、数据挖掘，IEEE/IET/AAIA Fellow
罗辛教授：国家高层次领军人才，研究领域包括计算机视觉、模式识别、人工智能应用
伍冬睿教授：聚焦物联网、边缘计算、智能系统优化，IEEE Fellow
Dave Towey教授：研究兴趣为自然语言处理、文本挖掘、跨语言信息检索
Azhar Imran Mudassir副教授：IEEE高级会员，研究方向为网络安全、区块链技术、隐私计算
"""# 2. 中文分词（处理嘉宾领域文本）
segments = jieba.lcut(guest_fields)
# 过滤无意义词汇（停用词），保留核心技术关键词
stop_words = ["教授", "副教授", "研究", "方向", "领域", "包括", "聚焦", "兴趣", "IEEE", "IET", "AAIA", "Fellow", "高级会员", "国家", "高层次", "领军人才"]
key_words = [word for word in segments if word.strip() and word not in stop_words and len(word) >= 2]
key_words_text = " ".join(key_words)# 3. 生成词云（自定义样式贴合会议主题）
wc = WordCloud(font_path="simhei.ttf",  # 需确保本地有中文字体文件（如黑体）background_color="white",width=800,height=400,max_words=50,colormap="viridis"  # 科技感配色
)
wc.generate(key_words_text)# 4. 显示与保存词云图（可插入会议文档中）
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.imshow(wc, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.title("ICFTIC 2025 参会嘉宾研究领域词云", fontsize=16)
plt.savefig("icftic_2025_guest_fields_wordcloud.png", dpi=300, bbox_inches="tight")
plt.show()
print("嘉宾研究领域词云图已生成：icftic_2025_guest_fields_wordcloud.png")

投稿进度实时查询系统（Flask 后端接口，模拟会议投稿平台功能）

from flask import Flask, request, jsonify
from datetime import datetime, timedelta
import randomapp = Flask(__name__)# 模拟会议投稿数据库（真实场景需对接MySQL/PostgreSQL）
submission_db = {}# 1. 模拟投稿提交接口（投稿者上传论文后生成稿件ID）
@app.route("/api/submit", methods=["POST"])
def submit_paper():data = request.json# 生成唯一稿件ID（格式：ICFTIC2025-日期-随机数）submission_id = f"ICFTIC2025-{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}-{random.randint(1000, 9999)}"# 初始化投稿状态（默认初审中，预计3天出结果）submission_db[submission_id] = {"title": data.get("title", "未命名论文"),"author": data.get("author", "匿名作者"),"status": "初审中",  # 状态可选：初审中/复审中/复审通过/已录用/需修改/未录用"submit_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),"expected_result_time": (datetime.now() + timedelta(days=3)).strftime("%Y-%m-%d")}return jsonify({"code": 200,"message": "投稿成功","data": {"submission_id": submission_id, "status": "初审中"}})# 2. 投稿进度查询接口（投稿者通过ID查询状态）
@app.route("/api/check-status", methods=["GET"])
def check_status():submission_id = request.args.get("submission_id")if submission_id not in submission_db:return jsonify({"code": 404, "message": "稿件ID不存在"})# 模拟状态更新（若超过预计时间，随机更新为“复审中”或“需修改”）expected_time = datetime.strptime(submission_db[submission_id]["expected_result_time"], "%Y-%m-%d")if datetime.now() > expected_time:new_status = random.choice(["复审中", "需修改", "复审通过"])submission_db[submission_id]["status"] = new_statusreturn jsonify({"code": 200,"data": submission_db[submission_id]})# 运行服务（模拟会议投稿平台后端）
if __name__ == "__main__":app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=True)print("投稿进度查询服务已启动：http://localhost:5000/api/check-status?submission_id=ICFTIC2025-20251001-1234")

会议议程智能排期（时间冲突检测，优化嘉宾报告安排）

from datetime import datetime, timedelta# 1. 定义会议时间段（2025.11.7-9，每天9:00-17:00）
conference_days = [{"date": "2025-11-07", "start": "09:00", "end": "17:00"},{"date": "2025-11-08", "start": "09:00", "end": "17:00"},{"date": "2025-11-09", "start": "09:00", "end": "17:00"}
]# 2. 模拟待安排的报告（嘉宾+报告时长）
reports = [{"guest": "韩光洁", "title": "智能水利与机器学习融合进展", "duration": 60},  # 60分钟{"guest": "罗辛", "title": "计算机视觉在工业检测中的应用", "duration": 45},{"guest": "伍冬睿", "title": "边缘计算赋能物联网终端优化", "duration": 45},{"guest": "Dave Towey", "title": "跨语言文本挖掘技术前沿", "duration": 30},{"guest": "Azhar Imran Mudassir", "title": "区块链与网络安全协同方案", "duration": 30}
]# 3. 时间冲突检测与议程生成函数
def generate_agenda(days, reports):agenda = {day["date"]: [] for day in days}  # 按日期初始化议程current_day_idx = 0  # 当前安排的日期索引# 转换当天时间为datetime格式（默认从第一天9:00开始）current_time = datetime.strptime(f"{days[0]['date']} {days[0]['start']}", "%Y-%m-%d %H:%M")day_end_time = datetime.strptime(f"{days[0]['date']} {days[0]['end']}", "%Y-%m-%d %H:%M")for report in reports:# 计算报告结束时间report_end_time = current_time + timedelta(minutes=report["duration"])# 检测时间冲突：若当天剩余时间不足，切换到下一天if report_end_time > day_end_time:current_day_idx += 1if current_day_idx >= len(days):raise Exception("会议时间不足，无法安排所有报告")# 更新当天时间为下一天9:00current_time = datetime.strptime(f"{days[current_day_idx]['date']} {days[current_day_idx]['start']}", "%Y-%m-%d %H:%M")report_end_time = current_time + timedelta(minutes=report["duration"])# 安排报告（记录时间段、嘉宾、标题）current_date = days[current_day_idx]["date"]agenda[current_date].append({"start_time": current_time.strftime("%H:%M"),"end_time": report_end_time.strftime("%H:%M"),"guest": report["guest"],"title": report["title"]})# 更新当前时间（报告结束后留10分钟休息）current_time = report_end_time + timedelta(minutes=10)return agenda# 4. 生成并打印会议议程
try:final_agenda = generate_agenda(conference_days, reports)print("ICFTIC 2025 会议智能排期结果：")for date, items in final_agenda.items():print(f"\n【{date}】")for idx, item in enumerate(items, 1):print(f"{idx}. {item['start_time']}-{item['end_time']} | {item['guest']}：{item['title']}")
except Exception as e:print(f"议程生成失败：{str(e)}")