【科研必备】EI/Scopus收录！2025年3-4月智能制造、自动化、无人驾驶、人工智能等前沿领域国际会议邀您参与~与全球学者交流，让学术之光在国际舞台上闪耀！

【科研必备】EI/Scopus收录！2025年3-4月智能制造、无人驾驶、人工智能等前沿领域国际会议邀您参与~与全球学者交流，让学术之光在国际舞台上闪耀！

【科研必备】EI/Scopus收录！2025年3-4月智能制造、无人驾驶、人工智能等前沿领域国际会议邀您参与~与全球学者交流，让学术之光在国际舞台上闪耀！

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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://ais.cn/u/EbMjMn

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第二届无人驾驶与智能传感技术国际学术会议（ADIST 2025）

• 2025 2nd International Conference on Autonomous Driving and Intelligent Sensing Technology
• 时间：2025年3月28-30日
• 地点：中国广西桂林
• 亮点：投稿后一周左右快速反馈，聚焦无人驾驶与智能传感技术的最新发展。
• 检索：EI Compendex、Scopus收录。
• 适合人群：无人驾驶、智能传感技术及相关领域的研究生和学者。
• 卡尔曼滤波（Kalman Filter）代码实现

import numpy as np

# Kalman filter implementation
def kalman_filter(A, B, H, Q, R, x0, P0, u, z):
    x = x0
    P = P0
    for i in range(len(u)):
        # Prediction
        x = A @ x + B @ u[i]
        P = A @ P @ A.T + Q
        # Update
        K = P @ H.T @ np.linalg.inv(H @ P @ H.T + R)
        x = x + K @ (z[i] - H @ x)
        P = (np.eye(len(P)) - K @ H) @ P
    return x

第二届粤港澳大湾区数字经济与人工智能国际学术会议

• The 2nd Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area International Conference on Digital Economy and Artificial Intelligence
• 时间：2025年3月28-30日
• 地点：中国广东东莞·广东科技学院松山湖校区
• 亮点：粤港澳大湾区数字经济与人工智能的深度融合，国际化交流平台。
• 检索：EI、Scopus、Google Scholar收录。
• 适合人群：数字经济、人工智能及相关领域的硕博生和科研人员。
• 支持向量机（SVM）代码实现

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import load_iris

# Load data
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# SVM classifier
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X, y)
print(clf.predict(X))

第四届图像、信号处理与模式识别国际学术会议（ISPP 2025）

• 2025 4th International Conference on Image, Signal Processing and Pattern Recognition
• 时间：2025年3月28-30日
• 地点：中国南京
• 亮点：投稿后1周内快速反馈，图像、信号处理与模式识别领域的前沿研究。
• 检索：EI、Scopus收录。
• 适合人群：图像处理、信号处理、模式识别及相关领域的研究生和学者。
• 傅里叶变换（Fourier Transform）代码实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Example of Fourier Transform in Python
t = np.linspace(0, 1, 400)
f = np.sin(2 * np.pi * 10 * t) + np.sin(2 * np.pi * 20 * t)
F = np.fft.fft(f)

plt.plot(np.fft.fftfreq(len(f)), np.abs(F))
plt.title('Fourier Transform')
plt.show()

2025年智能系统、自动化与控制国际学术会议（ISAC 2025）

• 2025 International Conference on Intelligent Systems, Automation and Control
• 时间：2025年3月28-30日
• 地点：中国西安
• 亮点：EI和Scopus检索快速稳定，智能系统与自动化控制领域的最新成果展示。
• 检索：EI Compendex、Scopus、ACM Digital Library收录。
• 适合人群：智能系统、自动化与控制及相关领域的硕博生和科研人员。
• PID控制（Proportional-Integral-Derivative Control）代码实现

class PID:
    def __init__(self, Kp, Ki, Kd):
        self.Kp = Kp
        self.Ki = Ki
        self.Kd = Kd
        self.prev_error = 0
        self.integral = 0

    def compute(self, setpoint, measured_value):
        error = setpoint - measured_value
        self.integral += error
        derivative = error - self.prev_error
        self.prev_error = error
        return self.Kp * error + self.Ki * self.integral + self.Kd * derivative

pid = PID(1.0, 0.1, 0.01)
control_signal = pid.compute(20, 18)
print(control_signal)

2025年人工智能、数字媒体技术与社会计算国际学术会议（ICAIDS 2025）

• 2025 International Conference on Artificial Intelligence, Digital Media Technology and Social Computing
• 时间：2025年4月11-13日
• 地点：中国上海·上海杉达学院
• 亮点：早投稿早审核早录用，人工智能与数字媒体技术的前沿探索。
• 检索：EI Compendex、Scopus收录。
• 适合人群：人工智能、数字媒体技术、社会计算及相关领域的研究生和学者。
• 朴素贝叶斯分类（Naive Bayes）进行情感分析代码实现

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Sample text data
data = ['I love this!', 'This is terrible.', 'I feel amazing.', 'I hate this.']
labels = [1, 0, 1, 0]  # 1 for positive, 0 for negative

# Convert text to features
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data)
y = labels

# Train Naive Bayes model
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
print(model.predict(X_test))