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重要信息
2025年4月11-13日 中国·深圳·深圳塘朗城君璞酒店 www.ainit.org
第六届IEEE人工智能、网络与信息技术（AINIT 2025）将于2025年4月11-13日在中国深圳举行。将主要关注人工智能、网络与信息技术面临的新的挑战问题和研究方向，着力反映国际人工智能、网络与信息技术相关技术研究的最新进展。
主题
| 人工智能算法 自然语言处理 模糊逻辑 计算机视觉与图像理解 信号和图像处理 语音与自然语言处理 计算学习理论 信息检索与融合 混合智能系统 智能系统架构 知识表示 基于知识的系统 机电一体化
| 人工神经网络并行处理 模式识别 普适计算与环境智能 软计算理论与应用 软硬件架构 自动编程 机器学习 自动控制 数据挖掘与机器学习工具 机器人学 人工智能工具与应用 最近的趋势和发展 多媒体与认知信息学
| 人工智能与计算智能 理论与算法 机器学习/强化学习 VLSI与计算机体系结构 数据库系统 多媒体数据库与信息检索 多媒体应用 通信系统 程序设计语言和软件系统 计算机网络与分布式系统 大规模网络 计算机体系结构与嵌入式系统 计算机视觉与信息可视化 模式识别、机器学习和数据挖掘 计算机辅助设计/制造 信号和图像处理 计算机教育 电子系统设计 | 计算机建模 电脑游戏 计算机动画 计算机模拟 计算实践与应用 电子商务和电子政务 电能系统 电机和电器 计算机安全与信息保障 人机交互 信息系统 电子、信息和控制系统 知识管理 微处理器和半导体 移动计算 社交媒体与云计算 高性能与网格计算 计算伦理 其他相关主题 |
方式
1. 听众：仅听众参会，无须展示汇报；
2. 口头报告：演讲10-15分钟，需提前准备演讲PPT；
3. 海报展示：需自行制作一份A1竖版尺寸
其他
人工智能、网络与信息技术是现代科技发展的三大支柱，它们相互促进、相互融合，共同推动了社会各个领域的智能化、数字化和网络化转型。这个结合不仅改变了我们的生活方式，也推动了诸如智能制造、云计算、大数据、物联网（IoT）、5G、智慧城市等多个前沿领域的发展。
1. 人工智能（AI）
人工智能是指通过计算机模拟人类智能的技术，使机器具备感知、学习、推理、决策和自我优化的能力。它涵盖了多个分支，如机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）、**计算机视觉（CV）**等。
AI 技术
- 机器学习（ML）：通过大量数据训练模型，能够进行预测、分类和优化。应用于推荐系统、自动驾驶、金融风控等领域。
- 深度学习（DL）：通过多层神经网络处理复杂任务，如语音识别、图像分类、机器翻译。
- 自然语言处理（NLP）：使计算机能够理解和生成自然语言，如聊天机器人、语音助手（如 Siri、Alexa）。
- 计算机视觉（CV）：使计算机能够“看懂”图像和视频，用于自动驾驶、安防监控、人脸识别等领域。
AI 应用
- 智能推荐系统：如 Netflix、YouTube、Amazon，通过 AI 根据用户历史数据推荐内容。
- 自动驾驶：AI 结合传感器和视觉处理实现无人驾驶技术。
- 智能客服与语音助手：AI 通过 NLP 提供 24/7 自动客服，提升用户体验。
- 医疗 AI：如 AI 诊断图像，帮助医生发现疾病，提供个性化治疗方案。
2. 网络技术（Networking Technologies）
网络技术是实现信息传输、交换和共享的基础。它包括互联网技术、无线通信、网络安全等多个方面，支撑着现代社会的数字化发展。
核心技术
- 互联网协议（IP）与传输控制协议（TCP）：支撑互联网的基本通信协议，确保数据可靠传输。
- 5G技术：第五代移动通信技术，提供更快的速度、更低的延迟和更多的连接数，为物联网（IoT）和自动驾驶等应用提供支持。
- 云计算与边缘计算：云计算通过远程服务器提供计算资源，边缘计算则在离数据源更近的地方进行处理，减少延迟和带宽消耗。
- 网络安全技术：确保数据在传输过程中的安全性，如加密、身份验证、入侵检测等。
网络技术的应用
- 5G通信：实现超高速互联网连接，推动智慧城市、智能交通等领域的发展。
- 物联网（IoT）：通过传感器和网络设备实现设备之间的智能互联。广泛应用于智能家居、智能医疗、工业自动化等。
- 云计算：提供弹性计算资源，支持大规模数据存储与处理。应用于互联网公司、金融行业、医疗领域等。
3. 信息技术（Information Technology）
信息技术（IT）是指数据的处理、存储、传输和管理，它是现代社会运作的核心。包括计算机硬件、软件、数据库管理、人工智能和大数据等多个技术领域。
信息技术的关键组成
- 数据存储与管理：如数据库系统（SQL、NoSQL），以及分布式存储解决方案（如 Hadoop）。
- 大数据分析：利用机器学习和数据挖掘技术，从海量数据中提取有价值的信息，应用于市场预测、客户行为分析、智能制造等。
- 软件开发与编程：编程语言（如 Python、Java、C++）和开发框架（如 Django、Spring）支持各种应用程序的开发。
- 人工智能与自动化：AI 和机器人技术提升了自动化水平，在许多领域取代人工，提升生产效率。
信息技术的应用
- 大数据分析：帮助企业通过分析客户数据、市场趋势等做出更智能的决策。
- 数据存储与云计算：企业将数据存储在云端，确保灵活、高效的访问和处理。
- 智能自动化：通过 AI 和机器学习提升生产线效率、减少错误，广泛应用于制造业、物流、金融等领域。
- 虚拟化技术：如虚拟机和容器技术，支持跨平台、高效的资源利用。
4. 人工智能、网络与信息技术的融合应用
这三者的结合正在深刻改变各行各业，它们的融合不仅提升了各自的功能，也推动了新技术和新服务的诞生。
(1) 智慧城市
- AI 与 网络技术 的结合使得城市的各个方面都能智能化管理，如智能交通、公共安全监控、环境监测等。
- 信息技术 支撑大规模数据的处理和存储，如交通流量监控、能效管理等，提升了城市资源的优化利用。
(2) 智能医疗
- AI 用于医学影像分析、疾病预测、个性化治疗方案的生成。
- 网络技术 支撑远程医疗、智能设备数据传输，如 5G 支持实时监测病人的健康状况。
- 信息技术 管理患者的医疗记录、基因数据等，推动电子健康记录系统（EHR）的普及。
(3) 自动驾驶
- AI 驱动自动驾驶汽车的视觉识别、决策控制和路径规划。
- 网络技术 提供高速、低延迟的车联网（V2X）技术，实现车辆与车辆、车辆与道路基础设施的通信。
- 信息技术 支撑庞大的交通管理系统和车辆数据分析，实现智能交通控制和车队管理。
(4) 企业数字化转型
- AI 支持企业在营销、客户服务、产品推荐等方面的智能化决策。
- 网络技术 提供企业间高效、可靠的数据交换和沟通平台，增强跨部门协作。
- 信息技术 为企业提供云平台、数据分析等服务，帮助企业优化供应链管理、财务分析等。
5. 未来发展趋势
- 智能化网络（Smart Networks）：结合 AI 和 5G 技术，实现自组织、自修复的智能网络，支持更多智能设备的接入。
- 边缘计算与 AI 的融合：随着 5G 和 IoT 设备的普及，边缘计算和 AI 将密切结合，进行本地化的数据处理和决策，降低延迟和带宽压力。
- 量子计算：量子计算的发展可能彻底改变大数据处理、人工智能的应用，带来超越传统计算机能力的革命性突破。
- AI 安全：随着 AI 技术的广泛应用，AI 的安全性和透明性将成为重要议题，研究人员正在探索如何提高 AI 系统的可信度和安全性。
总结
- 人工智能 使得机器可以智能地分析、决策和执行任务，推动各行业的智能化转型。
- 网络技术 提供了全球信息共享和高速连接，为物联网、5G 和智能城市提供了基础。
- 信息技术 是支撑所有数字化应用的基础，提供数据处理、存储、分析和管理的能力。