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本文为艾思科蓝东北三省 EI 学术会议精选汇总，梳理哈尔滨、长春、沈阳等地相关学术会议资源，覆盖人工智能、能源电力、机械电子、计算机科学与技术等多个研究方向。会议支持线上线下同步参会，EI 检索稳定，出版形式规范，能够满足硕博毕业、职称评审、评奖评优和学术交流等科研需求。通过本文清单，科研人员可快速了解东北区域优质 EI 会议信息，结合自身研究方向与参会方式进行筛选，提高论文投稿与参会效率。
2026年人机交互、神经网络与深度学习国际学术会议（HNNDL 2026）
皮肤病变检测计算机视觉数据集-1872张图片 皮肤病变识别 图像分类 深度学习迁移学习 智能医疗 远程问诊 健康管理 医学影像
2025第四届健康大数据与智能医疗国际会议（ICHIH2025）将于12月12-14日在武汉东湖学院召开。会议由武汉东湖学院主办，聚焦健康大数据与智能医疗领域。投稿论文经审核后将由ACM出版并提交EI、Scopus检索。支持单位包括上海中医药大学、北京航空航天大学等知名机构。详情请访问会议官网www.ic-ichih.net查询截稿时间及投稿信息。
本文介绍了如何利用Streamlit和Ollama快速搭建本地化聊天机器人。方案采用qwen2.5:7b私有大模型，通过Streamlit构建交互界面，Ollama实现本地模型部署。核心代码展示了上下文对话功能实现方式：使用session_state存储聊天历史，每次调用模型时传入完整对话记录。该系统完全本地运行，无需外部API，保障数据隐私。实现步骤包括：安装依赖库、下载模型、启动服务，最后运行
本文深入探讨AI Agent的记忆机制，对比短期记忆与长期记忆(程序、情节、语义)的区别与应用。通过LangGraph框架详解实现AI记忆功能，包括线程级持久化和跨线程持久化技术，并提供电子邮件智能体构建实例。文章强调记忆对提升AI智能水平的关键作用，为开发者提供从理论到实践的完整技术指导，帮助构建真正有状态的智能系统。
2026年人机交互、神经网络与深度学习国际学术会议（HNNDL 2026）即将于2026年1月9日至11日在上海隆重举行！本次大会聚焦人机交互、神经网络与深度学习等计算机领域的前沿研究成果，旨在搭建一个高水平的学术交流平台，促进全球学者、工程师和业界人士的深度交流与合作。会议将设置主题报告、口头报告、海报展示等多个环节，为参会者提供充分展示研究成果、探讨技术趋势的机会。
RAG和微调即相似，又不完全相同，它们在能力上是互补的。很多人会奇怪RAG和微调有什么关系，而对RAG和微调了解的人应该都明白为什么会把RAG和微调放在一块讨论。有些人说有了RAG就不需要微调，而另一些人说有了微调就不需要RAG，这到底是怎么回事？RAG和微调之间到底存在什么样的恩恩怨怨？RAG与微调作者在第一次看到RAG和微调的标题时，也是一脸懵逼；RAG和微调有什么关系，它们完全是两种不同的技
LangChain 是一款开源框架，内置智能体架构，且可与任意模型或工具集成。2025年10月23日发布的LangChain1.0是一个非常大的革新，比如create_agent可以方面的创建ReAct模式的智能体，中间件的推出可以实现人机交互、动态系统提示词、动态注入上下文等等，通过向工作流中预埋中间件，能够实现工作流的高效拓展和可定制化。本文主要将注意力放在人机交互上。人机交互是ReAct模式
第二届人工智能、数字媒体技术与社会计算国际学术会议（ICAIDS2026）将于2026年1月30日-2月1日在中国三亚和美国芝加哥同步召开。会议聚焦人工智能、数字媒体技术、社会计算等前沿领域，涵盖智能系统、自然语言处理、计算机视觉、人机交互等研究方向。录用论文将由ACM出版社出版，提交EI、Scopus等数据库检索。会议同时推荐SCI期刊投稿机会，涵盖教育、经济、工程等多学科领域。
第四届通信网络与机器学习国际会议(CNML2026)将于2026年1月30日-2月1日在重庆线上线下同步举办。会议由西南大学、重庆大学主办，电子科技大学等高校协办，预计参会规模200余人。会议主题涵盖通信网络、信号处理及机器学习等领域，录用论文将由IEEE出版并提交EI、Scopus检索。现正征集相关领域学术论文，支持Latex和Word双通道投稿。会议还设有优秀论文评选，并同步开展知网收录的普刊
文章指出传统程序员面临AI替代危机，8年经验Java开发者因缺乏大模型相关知识被优化。高薪岗位更倾向AI、LLM、RAG经验人才。推荐谷歌开发者专家彭靖田《AI大模型零基础快速入门》体验课，10小时视频+直播涵盖从基础到企业级应用，内容前沿实用。课程限时0元开放，完成课程可获面试真题、学习路线图等福利，为程序员转型AI开发提供捷径。
文章介绍轻量级大模型推理引擎Nano-vLLM，这是代码简洁（约1200行Python）的vLLM替代实现。它提供快速离线推理能力，API与vLLM类似，在小模型测试中性能甚至优于vLLM。文章详解安装方法、模型下载途径（包括modelscope）及基本使用示例，适合在有限硬件资源上部署大模型的开发者学习。
