CCF推荐国际学术刊物目录-中国计算机学会

通过存储智能体的经验（状态，动作，奖励，下一个状态，是否终止）到回放池中，并从中随机抽取小批量样本进行训练，打破了样本之间的相关性，提高了样本利用效率。：Q学习是一种基于值函数的强化学习方法，目的是通过学习状态-动作值函数Q(s, a)来指导智能体的动作选择。：采用ε-greedy策略选择动作，即以ε的概率随机选择动作，以1-ε的概率选择当前Q网络认为最优的动作。输入是状态s，输出是每个动作的Q值

计算机视觉（CV）是人工智能的重要分支，涵盖目标检测/分割、视频理解、三维视觉、生成式视觉、多模态与视觉语言等方向。下面整理了与 CV 强相关、且在国内常用（A/B/C）体系下经常被引用的国际会议清单（按影响力与常见度综合排序）。说明：CCF 的分级目录按学科方向划分（例如“人工智能”“计算机图形学与多媒体”等），同一会议可能出现在与其最匹配的方向目录中。

更新依据：CCF「推荐国际学术刊物目录」页面（人工智能、计算机图形学与多媒体、交叉/综合/新兴）更新时间：2026-01-14（以 CCF 官网后续更新为准）面向投稿选刊：既覆盖，也覆盖 CV 常见的，以及等交叉方向（仍在 CCF 推荐目录中）。

计算机视觉的基础知识

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通过存储智能体的经验（状态，动作，奖励，下一个状态，是否终止）到回放池中，并从中随机抽取小批量样本进行训练，打破了样本之间的相关性，提高了样本利用效率。：Q学习是一种基于值函数的强化学习方法，目的是通过学习状态-动作值函数Q(s, a)来指导智能体的动作选择。：采用ε-greedy策略选择动作，即以ε的概率随机选择动作，以1-ε的概率选择当前Q网络认为最优的动作。输入是状态s，输出是每个动作的Q值

计算机视觉（CV）是人工智能的重要分支，涵盖目标检测/分割、视频理解、三维视觉、生成式视觉、多模态与视觉语言等方向。下面整理了与 CV 强相关、且在国内常用（A/B/C）体系下经常被引用的国际会议清单（按影响力与常见度综合排序）。说明：CCF 的分级目录按学科方向划分（例如“人工智能”“计算机图形学与多媒体”等），同一会议可能出现在与其最匹配的方向目录中。

大模型评估基准概述

更新依据：CCF「推荐国际学术刊物目录」页面（人工智能、计算机图形学与多媒体、交叉/综合/新兴）更新时间：2026-01-14（以 CCF 官网后续更新为准）面向投稿选刊：既覆盖，也覆盖 CV 常见的，以及等交叉方向（仍在 CCF 推荐目录中）。