第四届电子信息工程、大数据与计算机技术

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重要信息

简介


重要信息

中国 - 青岛 | 2025年2月21-23日 | www.eibdct.net 

简介

电子产品和信息系统的设计与制造领域涉及电子信息工程,它是研究电子信息技术和电子系统的原理、设计与应用的学科。

大数据指的是涉及数据量巨大、种类繁多的数据集合,通常需要使用特定的工具和方法进行存储和分析。大数据技术则是针对这些海量数据而发展起来的一系列技术,包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等。

计算机技术则是研究计算机系统及其应用的科学,包含硬件、软件、网络等多个方面。它涵盖了计算机程序的设计、开发、测试以及计算机在各个领域的应用。

第四届电子信息工程、大数据与计算机技术将于2025年2月21-23日在中国青岛举行。该会议主要围绕电子信息工程、大数据、计算机技术等研究领域展开讨论。会议旨在为从事相关科研领域的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术,了解学术发展趋势,拓宽研究思路,加强学术研究和探讨,促进学术成果产业化合作的平台。 

樊平毅教授,清华大

清华大学电子工程系长聘教授,开源数据认知创新中心主任,1994 年在清华大学电子工程系获博士学位,1997-1999 年在香港科技大学和美国特拉华大学访问,多次到美国、欧洲、日本、香港和新加坡多所大学和研究所访问。承担国家 973、863、移动专项、重点研发计划,国家自然基金和国际合作项目。发表SCI论文 200 多篇(IEEE杂志140多篇),申请国家专利30多项,国际专利5项,学术著作4部。获 IEEE ICC2020、 Globecom2014 等 9个国际会议最佳论文奖,IEEE TAOS 2020 年度最佳论文奖,IEEE TWC (2009) 优秀杂志编委奖等,任 IEEE 和 MDPI 等多个杂志的编委,任 Open Journal of Mathematical Sciences 编委,中国信息论分会副主任,中国6G-ANA TG4合作主席,IEEE ChinaSIP 网络与通信技术委员会主席等。 

研究方向: 6G 无线通信网络与机器学习、语义信息论与 广义信息论,大数据处理理论以及智能网络与系统检测等。

曾庆生教授,加拿大魁北克大学

曾庆生,博士毕业于加拿大渥太华大学电气工程专业,现任魁北克大学(首都分校)教授和博士生导师,加拿大渥太华大学、卡尔顿大学、加拿大国立科研院能源、材料和通信中心兼职教授和博士生导师。曾任加拿大国家通信研究中心高级研究工程师,长期在飞行器天线分析与设计、电磁兼容和电磁干扰、超宽频带技术、无线电波传播、计算电磁学等领域从事研究和培养人才。他是国际电气电子工程师协会(IEEE)资深会员、渥太华分部天线与电波传播/微波理论与技术联合协会主席,曾任加拿大国家自然科学与工程基金重大项目评审专家组成员、工业研究首席项目实地访问委员会委员、工业研究发展博士后奖学金评审员。

曾教授累计发表SCI和EI收录论文200多篇,出版学术专著1部,在另外两部学术专著中著有2章,相关研究成果已被列为对国际电信联盟(ITU)的重要贡献,并形成加拿大工业部频谱管理与电信政策对于引入使用超宽频带技术的无线系统的咨询报告的一部分。

沈谋全教授,南京工业大学

沈谋全,南京工业大学电气工程与控制科学学院教授委员会主任、复杂系统智能优化控制与决策团队带头人、博士生指导教师,东南大学博士后,香港大学、韩国岭南大学和澳大利亚阿德莱德大学等境外高校访问学者。2015年入选江苏省“六大人才高峰”计划。主持国家自然科学基金、国家外 专局高端外专和江苏省自然科学基金等省部级以上项目 10 余项。近年,在IEEE Transactions on Automatic Control、 IEEETransactionson Cybernetics 和lEEE -Transactionson Systems, Man, and Cybernetics: Systems 等期刊发表论文 100 余篇、H 指数 25, 其中 ESI 热点论文3篇和 ESI高被引11篇。目前担任 Journal of Systems and Control Engineering 等10个国际期刊Associate Editor, 是IEEE TAC、Automatica等90 余种国内外期刊审稿人,也是国家自然科学基金和多个省市科技项目通讯评审人。

1、电子信息工程(电路与系统、智能仪表、模式识别与智能系统、通信和信息系统、信号和信息处理、并行与分布式计算、电子与通信工程、电力电子与电力驱动、光电信息工程、物理电子学、电子系统、半导体器件、微处理器、光子技术、电磁场与微波、信息处理、测量和测试技术与仪器等)

2、大数据大数据开放平台、大数据搜索的算法和系统、分布式和点对点搜索、基于大数据的机器学习、大数据可视化分析、大数据加密、链接和图挖掘、数据科学模型和方法、大数据和深度学习、大数据和高性能计算、物联网大数据应用、大数据隐私和安全等)

3、计算机技术(计算机图形学与虚拟现实、计算机图形学与多媒体、计算机建模、计算机仿真、计算机视觉、移动计算、自然语言处理、神经网络、模式识别、编程语言、可重构计算系统等)

2月21日: 注册签到

2月22日:报告+口头报告+海报展示

2月23日: 考察


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