【学术会议前沿信息|科研必备】IEEE/EI/Scopus三检护航！人工智能+自动化控制+人文社科+遥感+地理信息+视觉领域国际会议征稿启动，硕博生速来！

IEEE/EI/Scopus三检护航！人工智能+自动化控制+人文社科+遥感+地理信息+视觉领域国际会议征稿启动，硕博生速来！

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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。详细信息可扫描博文下方二维码 “学术会议小灵通”或参考学术信息专栏：https://blog.csdn.net/2401_89898861/article/details/148877490

• 在实验室熬夜写paper的硕博er注意啦！四个高含金量国际会议全球征稿中，审稿神速、检索稳当，还能打卡巴黎浪漫之都、香港繁华都市、南京历史名城、杭州智能新城！快带上你的研究成果冲榜吧！🚀

🤖 【AIAC 2025 IEEE】AI自动化顶会！1周极速反馈，IEEE/EI/Scopus三检！

• 📚 会议名称：第三届人工智能与自动化控制国际学术会议 (AIAC 2025)
• 2025 3rd International Conference on Artificial Intelligence and
  Automation Control
• 📍 时间地点：2025年10月15-17日 | 法国·巴黎（线上+线下）（塞纳河畔的学术浪漫，等你邂逅！）
• 💡 检索亮点：投稿1周内闪电通知结果！录用论文由IEEE出版，锁定IEEE Xplore、EI、Scopus三大检索，国际认可度MAX！
• 👩‍🎓 适合人群：深耕智能控制、自动化算法、机器人系统的硕博生，追求IEEE平台快速发表与三检保障！
• 领域：多智能体系统安全控制——算法：低复杂度控制障碍函数（CBF）——应用：保障无人机编队避障安全

import numpy as np  
# 简化版CBF安全控制器（基于:cite[10]）  
def safe_control_barrier(u_nominal, x, safe_threshold):  
    # u_nominal: 初始控制指令, x: 系统状态  
    h = x[0] - safe_threshold  # 安全函数（例如距离阈值）  
    if h < 0:  # 若接近危险状态  
        k = 10.0  # 调节系数  
        u_safe = u_nominal - k * np.sign(h)  # 生成安全修正指令  
        return u_safe  
    return u_nominal  # 安全时保持原指令  
# 示例：无人机高度控制  
u_original = 5.0  # 原上升指令  
current_altitude = 40.0  # 当前高度（米）  
safety_margin = 50.0  # 最低安全高度  
print(safe_control_barrier(u_original, [current_altitude], safety_margin))  

🌐 【MLSC 2025】机器学习×社科交叉新星！3-7天审稿光速，EI/Scopus双检稳拿！

• 📚 会议名称：2025年机器学习与社会科学国际研讨会 (MLSC 2025)
• 2025 International Symposium on Machine Learning and Social Science
• 📍 时间地点：2025年10月16-18日 | 中国·香港（东方之珠，跨学科火花的迸发地！）
• 💡 检索亮点：3-7工作日极速审核！论文提交EI Compendex、Scopus双数据库检索，交叉领域新锐首选！
• 👩‍🎓 适合人群：研究AI社会学应用、数据驱动政策分析、行为预测模型的硕博人才，抢占交叉学科发表先机！
• 领域：社科行为预测的稀疏注意力模型——算法：PageAttention优化推理——应用：大规模社会调查文本分析

import torch  
from transformers import AutoModelForCausalLM  
# 稀疏注意力加速推理（基于FlashInfer:cite[7]）  
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Llama-3-8B")  
input_text = "城市化如何影响社区凝聚力？"  
# 启用PageAttention（减少重复计算）  
output = model.generate(  
    input_text,  
    max_length=100,  
    use_cache=True,  # 键值缓存复用  
    sparse_attention="block-sparse",  # 块稀疏格式  
    block_size=64                     # 内存优化  
)  
print(output[0])  

🛰️ 【ERSGIT 2025】遥感地理信息前沿！5天高效反馈，EI/Scopus检索无忧！

• 📚 会议名称：第四届环境遥感与地理信息技术国际学术会议 (ERSGIT 2025)
• 2025 4th International Conference on Environmental Remote Sensing and Geographic Information Technology
• 📍 时间地点：2025年10月17-19日 | 中国·南京（六朝古都，地理信息产业的创新高地！）
• 💡 检索亮点：投稿5工作日内速获录用通知！论文确保提交EI Compendex、Scopus检索，助力环境与空间技术研究！
• 👩‍🎓 适合人群：聚焦卫星遥感、GIS系统开发、环境监测技术等方向的硕博生，高效发表首选！
• 领域：多模态遥感图像分类——算法：跨传感鲁棒识别网络——应用：SAR与光学影像联合地物分类

import torch.nn as nn  
class CrossModalSARClassifier(nn.Module):  
    def __init__(self):  
        super().__init__()  
        self.optical_branch = nn.Sequential(  # 光学影像分支  
            nn.Conv2d(3, 16, 3),  
            nn.ReLU(),  
            nn.MaxPool2d(2)  
        )  
        self.sar_branch = nn.Sequential(      # SAR影像分支（抗噪设计）  
            nn.Conv2d(1, 16, 5, padding=2),  
            nn.BatchNorm2d(16),  
            nn.LeakyReLU(0.1)  
        )  
        self.fusion = nn.Linear(32, 10)       # 多模态融合  
  
    def forward(self, optical_img, sar_img):  
        opt_feat = self.optical_branch(optical_img).flatten(1)  
        sar_feat = self.sar_branch(sar_img).flatten(1)  
        fused = torch.cat([opt_feat, sar_feat], dim=1)  
        return self.fusion(fused)  

👁️ 【CVIP 2025 IEEE】视觉与图像处理王牌！IEEE出版，EI/Scopus双检锁定！

• 📚 会议名称：第二届计算机视觉、图像处理与计算摄影国际学术会议 (CVIP 2025)
• 2025 2nd International Conference on Computer Vision, Image Processing and Computational Photography
• 📍 时间地点：2025年10月17-19日 | 中国·杭州（智能亚运之城，视觉科技的灵感源泉！）
• 💡 检索亮点：5-7工作日高效审稿！录用论文由IEEE出版社出版（ISBN: 979-8-3315-8629-4），提交IEEE Xplore、EI、Scopus检索，质量与检索双保险！
• 👩‍🎓 适合人群：钻研图像识别、三维重建、计算摄影、医疗影像等领域的硕博精英，目标IEEE权威发表！
• 领域：热红外图像超分辨率——算法：多阶段SwinTransformer重建——应用：安防监控低质热成像增强

from swin_transformer import SwinBlock  
class IRSuperResolution(nn.Module):  
    def __init__(self):  
        super().__init__()  
        self.stage1 = SwinBlock(dim=64, num_heads=4)  # 阶段1：低频重建  
        self.stage2 = SwinBlock(dim=64, num_heads=4)  # 阶段2：高频细化  
        self.upsample = nn.PixelShuffle(2)            # 2倍上采样  
  
    def forward(self, lr_img):  
        x = self.stage1(lr_img)  
        x = self.stage2(x) + x         # 残差连接保留细节  
        return self.upsample(x)  

• 这些会议不仅是学术履历的「镀金石」，更是你走向国际舞台的「VIP通行证」！✨论文见刊时，世界会看见你——行动派硕博生，冲鸭！ 🌍✈️