2025年数字化社会与智能计算国际学术会议 (ICDSIC 2025)

 基本信息

官网：www.icdsic.net

时间：2025年4月18-20日

地点：中国-深圳

简介

2025年数字化社会与智能计算国际学术会议（ICDSIC 2025）将于2025年4月18日至20日在中国深圳举行。旨在为全球学者、研究人员和行业专家提供一个学术交流的平台，探讨数字化社会与智能计算的最新发展和应用。随着数字技术的迅猛发展和智能计算能力的不断提升，如何有效应对数字化转型带来的机遇与挑战，已成为各国学术界与产业界高度关注的重要议题。

ICDSIC 2025的主要目标是促成跨学科的合作与创新，展示前沿研究成果，探讨数字经济、智慧城市、人工智能等领域的未来趋势。激发灵感与思考，推动数字化社会建设与智能计算技术的融合发展。

主题

数字化社会	智能计算
数字化制造、经济 数字化政务、转型 数字化农业、水利、管理 数字化医疗、学习、社区 数字基建、通信、交通 数字经济与人工智能技术及应用 信息技术与经济管理 经济模型与软件工程 线性回归分析 ARMA时间序列的建模与预测 经济管理中复杂数据建模 算法在经济管理中的应用 电子商务与数字业务 人工智能与及金融业的深度融合 大数据技术在金融监管的应用 区块链安全技术 经济预测方法和组合预测模型 公共安全数字化 新公共管理理论 金融经济学 经济发展 经济政策 经济系统 农业经济 成本管理 金融与投资 人力资源 IT技术教育与安全 教学系统人机交互 虚拟学习环境(VLEs) 协同虚拟环境(CVEs) 人工智能与开放学习 ......	深度学习算法及其应用 机器学习模型的优化与评估 自然语言处理技术及其发展 计算机视觉中的智能识别技术 强化学习在复杂系统中的应用 联邦学习与隐私保护 量子计算与智能算法的结合 智能决策支持系统 大数据分析与智能计算 人工智能在医疗健康中的应用 智能推荐系统的算法研究 物联网与智能计算的集成 机器人智能与自动化技术 智能计算在金融行业的应用 边缘计算与智能数据处理 智能计算中的伦理与法律问题 多模态学习与分析 人机交互中的智能计算技术 智能传感器与数据融合技术 云计算与智能应用的协同发展 智能计算在交通系统中的应用 可解释性人工智能研究 自适应与智能控制系统 智能计算在教育领域的应用 社会网络分析与智能计算 智能计算在环境监测与气候变化中的应用 脑机接口与智能计算技术的结合 生成对抗网络（GAN）及其在图像生成与增强中的应用 ......

 

数字化社会与智能计算

目录

1. 数字化社会概述

   • 什么是数字化社会？

   • 数字化社会的特征

   • 数字化社会的影响

2. 智能计算的核心技术

   • 人工智能（AI）

   • 云计算与边缘计算

   • 物联网（IoT）

   • 大数据分析

   • 区块链技术

3. 智能计算如何推动数字化社会

   • 数字经济与智能商业

   • 智慧城市与智能治理

   • 智能医疗与健康管理

   • 智能教育与个性化学习

   • 智能交通与未来出行

4. 数字化社会的机遇与挑战

   • 技术创新带来的机遇

   • 数据隐私与安全挑战

   • 数字鸿沟问题

   • 伦理与法律问题

5. 未来展望

   • 数字化社会的演进趋势

   • 智能计算的未来发展方向

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1. 数字化社会概述

1.1 什么是数字化社会？

数字化社会（Digital Society）是指以数字技术为核心，广泛应用于经济、社会、文化、教育、医疗等各个领域的社会形态。在数字化社会中，数据成为新的生产资料，智能计算成为基础设施，信息技术深度渗透到人们的日常生活和工作中。

1.2 数字化社会的特征

• 全面互联：互联网、5G、物联网（IoT）实现人与设备、设备与设备的智能互联。

• 数据驱动：大数据成为社会运行的核心资源，决策依赖于数据分析和人工智能。

• 智能化：智能计算驱动自动化、智能化服务，如智能客服、智慧医疗、智能家居等。

• 共享经济：资源共享、信息共享成为社会发展的重要趋势，如共享出行、共享办公等。

• 数字信任：区块链等技术提高数据安全性，构建数字信任体系。

1.3 数字化社会的影响

数字化社会极大地提高了生产效率和社会治理水平，但也带来了挑战：

• 提高生产力：智能计算优化产业流程，提高生产效率。

• 改变生活方式：社交媒体、在线购物、远程办公等成为日常生活的一部分。

• 挑战隐私与安全：数据泄露、网络诈骗等问题日益严重。

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2. 智能计算的核心技术

智能计算（Intelligent Computing）是数字化社会的技术支撑，包括以下关键技术：

2.1 人工智能（AI）

AI是智能计算的核心，主要包括：

• 机器学习（ML）：如深度学习、强化学习等。

• 自然语言处理（NLP）：如智能客服、机器翻译。

• 计算机视觉：如人脸识别、自动驾驶。

2.2 云计算与边缘计算

• 云计算：提供强大的计算和存储能力，支持大规模数据处理。

• 边缘计算：提高实时计算能力，如智能摄像头、自动驾驶汽车等。

2.3 物联网（IoT）

物联网让物理世界与数字世界无缝连接，如智能家居、智慧农业、工业互联网等。

2.4 大数据分析

• 数据挖掘：发现数据模式，支持决策。

• 预测分析：用于金融、医疗、交通等领域。

2.5 区块链技术

• 分布式账本：确保数据不可篡改，提高数据安全性。

• 智能合约：用于自动执行合同，如供应链金融。

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3. 智能计算如何推动数字化社会

3.1 数字经济与智能商业

• 智能推荐：AI分析用户行为，个性化推荐产品。

• 无人零售：如亚马逊Go店铺，无需收银员。

• 数字支付：移动支付、加密货币改变支付方式。

3.2 智慧城市与智能治理

• 智慧交通：智能红绿灯、无人驾驶、车联网（V2X）。

• 智慧政务：在线办事系统，提高行政效率。

• 环境监测：智能传感器监测空气质量、水污染等。

3.3 智能医疗与健康管理

• AI诊断：如IBM Watson AI辅助医生诊断。

• 远程医疗：在线问诊、健康监测设备。

• 个性化医疗：基因分析、精准治疗。

3.4 智能教育与个性化学习

• 智能学习平台：如Coursera、Khan Academy，提供个性化学习路径。

• AI辅导：智能教师、虚拟助教，提高学习效率。

• VR/AR教育：提供沉浸式学习体验。

3.5 智能交通与未来出行

• 自动驾驶：特斯拉、Waymo等公司已在测试L4、L5级自动驾驶。

• 智能导航：实时交通预测，优化行车路线。

• 共享出行：滴滴、Uber等推动网约车发展。

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4. 数字化社会的机遇与挑战

4.1 技术创新带来的机遇

• 提升效率：AI和自动化提高生产力，减少人工干预。

• 优化资源分配：智能计算分析数据，提高资源利用率。

• 推动新兴产业：如智能制造、智慧农业等新兴行业崛起。

4.2 数据隐私与安全挑战

• 数据泄露：黑客攻击、数据滥用问题严峻。

• 用户隐私：如何在个性化服务与隐私保护之间找到平衡？

4.3 数字鸿沟问题

• 技术普及不均：农村、发展中国家数字化进程较慢。

• 老年人适应问题：部分群体难以适应数字化生活。

4.4 伦理与法律问题

• AI偏见：算法歧视、数据不公问题。

• AI监管：如何制定AI发展规则，确保安全与公平。

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5. 未来展望

5.1 数字化社会的演进趋势

• 全场景数字化：数字技术渗透到生活的方方面面。

• 无缝交互体验：5G、VR、脑机接口等技术实现更自然的人机交互。

5.2 智能计算的未来发展方向

• 更强的计算能力：量子计算可能带来革命性突破。

• 更高的智能水平：AI朝着通用人工智能（AGI）发展。

• 更安全的数字社会：零信任安全架构、区块链技术确保数据安全。

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结论

数字化社会和智能计算正在重塑世界，从智能商业到智慧城市，从AI医疗到智能交通，科技的飞速发展带来了无限可能。但同时，我们也需要关注数据安全、伦理问题、数字鸿沟等挑战。未来，智能计算将继续推动社会变革，构建更加高效、安全、智能的数字化社会！