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【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!
文章目录
- 【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!
- 📝 第二届智能电网与人工智能国际学术会议(SGAI 2025)
- 📝 进化算法和智能控制国际学术研讨会(ISEAIC 2025)
- 📝 第二届算法、软件工程与网络安全国际学术会议
- 📝 第十二届先进制造技术与材料工程国际学术会议(AMTME 2025)
- 📝 第二届边缘计算与并行、分布式计算国际学术会议(ECPDC 2025)
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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
📝 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 kerasmodel = 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 randomdef 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 heapqdef dijkstra(graph, start):heap = [(0, start)]distances = {node: float('inf') for node in graph}distances[start] = 0while heap:current_dist, node = heapq.heappop(heap)for neighbor, weight in graph[node].items():distance = current_dist + weightif distance < distances[neighbor]:distances[neighbor] = distanceheapq.heappush(heap, (distance, neighbor))return distancesgraph = {'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 npnx, ny = 10, 10
T = np.zeros((nx, ny))
alpha = 0.01for _ 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 Pooldef square(x):return x * xif __name__ == '__main__':with Pool(4) as p:results = p.map(square, range(10))print(results)