【SPIE独立出版 | ISSN: 0277-786X | 往届均已EI检索】第四届先进算法与神经网络国际学术会议（AANN 2024）

2024-06-12 12:44
文章标签 往届 spie issn 0277 786x ei aann 2024 学术会议 神经网络 检索 第四届 算法 先进 出版 独立 国际

本文主要是介绍【SPIE独立出版 | ISSN: 0277-786X | 往届均已EI检索】第四届先进算法与神经网络国际学术会议（AANN 2024），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

【SPIE独立出版 | ISSN: 0277-786X | 往届均已EI检索】

第四届先进算法与神经网络国际学术会议（AANN 2024）

2024 4th International Conference on Advanced Algorithms and  Neural Networks 

一、重要信息

会议官网：www.icaann.net (点击投稿/参会/了解会议详情）

会议时间：2024年8月09日-11日

会议地点：中国-青岛

截稿时间：查看官网

录用通知：投稿后7天内

提交检索类型：EI Compendex，Scopus

主办单位：中国石油大学（华东）、山东省可信人工智能生态数据开放创新应用实验室

协办单位：青岛市人工智能学会

二、大会简介

第四届先进算法与神经网络国际学术会议（AANN 2024）由中国石油大学（华东）及山东省可信人工智能生态数据开放创新应用实验室联合主办，会议将于2024年8月9-11日在中国·青岛召开。

AANN 2024将围绕“先进算法与神经网络”的最新研究领域，为来自国内外高等院校、科学研究所、企事业单位的专家、教授、学者、工程师等提供一个分享专业经验，扩大专业网络，面对面交流新思想以及展示研究成果的国际平台，探讨本领域发展所面临的关键性挑战问题和研究方向，以期推动该领域理论、技术在高校和企业的发展和应用，也为参会者建立业务或研究上的联系以及寻找未来事业上的全球合作伙伴。 

欢迎广大专家、学者踊跃投稿。在此，我们向您发出诚挚的邀请，希望与您在青岛相会！

三、会议组委

大会主席

image.png

张卫山 教授

中国石油大学（华东）

出版主席

image.png

周杰韩 教授

 芬兰奥卢大学/山东科技大学

image.png

杨昕 讲师

中国石油大学（华东）

程序委员会主席

image.png

卢清华 教授

上海交通大学

image.png

宫文娟 副教授

中国石油大学（华东）

image.png

马汝辉 教授

上海交通大学

组织委员会主席

image.png

曹衍龙 教授

浙江大学

image.png

刘昕 副教授

中国石油大学（华东）

image.png

Assoc. Prof. Por Lip Yee

University of Malayai

宣传主席

地方组织主席

image.png

曹绍华 高级实验人员

中国石油大学（华东）

image.png

刘秀文 讲师

中国石油大学（华东）

四、主讲嘉宾

image.png

张彦 教授

挪威奥斯陆大学

image.png

金群 教授

日本早稻田大学

image.png

宁兆龙 教授

重庆邮电大学

image.png

Assoc. Prof. Por Lip Yee

马来亚大学

五、检索历史（会议往届均已成功实现EI、Scopus检索，会议历史良好）

AANN 2023

AANN 2022

AANN 2021

六、征稿主题

  • 人工智能应用与技术

  • DNA计算与量子计算

  • 机器人学

  • 非经典计算与新型计算模型

  • 智能系统架构；智能网

  • 计算机建模 

  • 新兴技术与应用 

  • 高性能计算

  • 云计算技术

  • 算法和数据结构

  • 电气系统

  • 计算统计 

  • 计算科学与工程 

  • 深度学习

  • 信号处理

  • 信息提取

  • 自然语言推论

  • 模式识别

  • 图像处理与计算机视觉

  • 其他相关主题

七、会议出版

3.png

所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终所有录用的论文将由SPIE - The International Society for Optical Engineering (ISSN: 0277-786X)出版，出版后提交 EI Compendex, Scopus检索。

八、会议议程（暂定）

AANN-列表.png

这篇关于【SPIE独立出版 | ISSN: 0277-786X | 往届均已EI检索】第四届先进算法与神经网络国际学术会议（AANN 2024）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1054249。

相关文章

创新、引领、发展——SAMPE中国2024年会在京盛大开幕

创新、引领、发展——SAMPE中国2024年会在京盛大开幕

绿树阴浓夏日长，在这个色彩缤纷的季节，SAMPE中国2024年会暨第十九届国际先进复合材料制品原材料、工装及工程应用展览会在中国国际展览中心（北京朝阳馆）隆重开幕。新老朋友共聚一堂，把酒话桑麻。 为期4天的国际学术会议以“先进复合材料，引领产业创新与可持续化发展”为主题，设立了34个主题分会场，其中包括了可持续化会场、国际大学生会场、中法复合材料制造技术峰会三个国际会场和女科技工作者委员会沙龙，
阅读更多...
代码随想录算法训练营：12/60

代码随想录算法训练营：12/60

非科班学习算法day12 | LeetCode150:逆波兰表达式 ，Leetcode239: 滑动窗口最大值  目录 介绍 一、基础概念补充： 1.c++字符串转为数字 1. std::stoi, std::stol, std::stoll, std::stoul, std::stoull（最常用） 2. std::stringstream 3. std::atoi, std
阅读更多...
人工智能机器学习算法总结神经网络算法(前向及反向传播)

人工智能机器学习算法总结神经网络算法(前向及反向传播)

1.定义，意义和优缺点 定义: 神经网络算法是一种模仿人类大脑神经元之间连接方式的机器学习算法。通过多层神经元的组合和激活函数的非线性转换，神经网络能够学习数据的特征和模式，实现对复杂数据的建模和预测。(我们可以借助人类的神经元模型来更好的帮助我们理解该算法的本质，不过这里需要说明的是，虽然名字是神经网络，并且结构等等也是借鉴了神经网络，但其原型以及算法本质上还和生物层面的神经网络运行原理存在
阅读更多...
python实现最简单循环神经网络(RNNs)

python实现最简单循环神经网络(RNNs)

Recurrent Neural Networks（RNNs） 的模型： 上图中红色部分是输入向量。文本、单词、数据都是输入，在网络里都以向量的形式进行表示。 绿色部分是隐藏向量。是加工处理过程。 蓝色部分是输出向量。 python代码表示如下： rnn = RNN()y = rnn.step(x) # x为输入向量，y为输出向量 RNNs神经网络由神经元组成， python
阅读更多...
大林 PID 算法

大林 PID 算法

Dahlin PID算法是一种用于控制和调节系统的比例积分延迟算法。以下是一个简单的C语言实现示例： #include <stdio.h>// DALIN PID 结构体定义typedef struct {float SetPoint; // 设定点float Proportion; // 比例float Integral; // 积分float Derivative; // 微分flo
阅读更多...
神经网络第四篇：推理处理之手写数字识别

神经网络第四篇：推理处理之手写数字识别

到目前为止，我们已经介绍完了神经网络的基本结构，现在用一个图像识别示例对前面的知识作整体的总结。本专题知识点如下： MNIST数据集图像数据转图像神经网络的推理处理批处理  MNIST数据集          mnist数据图像 MNIST数据集由0到9的数字图像构成。像素取值在0到255之间。每个图像数据都相应地标有“7”、“2”、“1”等数字标签。MNIST数据集中，
阅读更多...
神经网络第三篇：输出层及softmax函数

神经网络第三篇：输出层及softmax函数

在上一篇专题中，我们以三层神经网络的实现为例，介绍了如何利用Python和Numpy编程实现神经网络的计算。其中，中间(隐藏)层和输出层的激活函数分别选择了 sigmoid函数和恒等函数。此刻，我们心中不难发问：为什么要花一个专题来介绍输出层及其激活函数？它和中间层又有什么区别？softmax函数何来何去？下面我们带着这些疑问进入本专题的知识点： 1 输出层概述 2 回归问题及恒等函数 3
阅读更多...
神经网络第一篇：激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁

神经网络第一篇：激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁

前面发布的文章介绍了感知机，了解了感知机可以通过叠加层表示复杂的函数。遗憾的是，设定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，是由人工进行的。从本章开始，将进入神经网络的学习，首先介绍激活函数，因为它是连接感知机和神经网络的桥梁。如果读者认知阅读了本专题知识，相信你必有收获。 感知机数学表达式的简化 前面我们介绍了用感知机接收两个输入信号的数学表示如下：
阅读更多...
多层感知机不等于神经网络？

多层感知机不等于神经网络？

在前一章节（https://blog.csdn.net/u012132349/article/details/86166324），我们介绍了感知机可以实现与门、或门、非门。只需给定合适的参数(w1, w2, b)并利用Python就可以简单实现对输入的任意(x1,x2)，输出0或1。     今天我们将介绍感知机的局限性(严格说是单层感知机的局限性)。这里我们想用感知机实现异或门，所谓异
阅读更多...
LeetCode 算法：二叉树的中序遍历 c++

LeetCode 算法：二叉树的中序遍历 c++

原题链接🔗：二叉树的中序遍历 难度：简单⭐️ 题目 给定一个二叉树的根节点 root ，返回 它的 中序 遍历 。 示例 1： 输入：root = [1,null,2,3] 输出：[1,3,2] 示例 2： 输入：root = [] 输出：[] 示例 3： 输入：root = [1] 输出：[1] 提示： 树中节点数目在范围 [0, 100] 内 -100 <= Node.
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2