【学术会议前沿信息|科研必备】EI/Scopus检索 | 信号处理、计算机网络、通信、人工智能安全与隐私、智能装备、车辆工程、自动化控制、智能医疗、可穿戴智能设备领域国际会议征稿，快来展示你的研究！

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大多数高校硕博生毕业要求需要参加学术会议，发表EI或者SCI检索的学术论文会议论文。详细信息可扫描博文下方二维码 “学术会议小灵通”或参考学术信息专栏：https://ais.cn/u/mmmiUz

前言

亲爱的硕博生们，学术盛宴来袭！在武汉、广州、沈阳和吉隆坡等魅力城市，国际会议等你投稿，交流前沿科技，共创学术辉煌！

📡 第四届信号处理、计算机网络与通信国际学术会议（SPCNC 2025）

• The 4th International Conference on Signal Processing, Computer Networks and Communications
• 时间地点：2025年12月5-7日丨中国-武汉-武汉理工大学校内（线上Zoom同步）
• 亮点：本次会议以IEEE出版为核心，提供快速稳定的EI检索，往届论文100%被收录，还设有优秀论文评选，颁发奖金和证书，是信号处理和计算机网络领域的绝佳交流平台！
• 检索：IEEE出版(ISBN: 9798331578800)，提交EI、Scopus、IEEE Xplore检索
• 适合投稿人群：适合从事信号处理、图像处理、通信和计算机网络的硕博生及研究人员，快速分享最新成果，拓展学术人脉！
• 📡 SPCNC - 信号处理示例——信号处理中，从噪声中提取有用信息是关键步骤。小波变换非常适合处理非平稳信号。

import numpy as np
import pywt

def wavelet_denoise(signal):
    """
    使用小波变换对信号进行降噪
    """
    # 选择小波基函数和分解层次
    wavelet = 'db4'
    level = 5

    # 进行小波分解
    coeffs = pywt.wavedec(signal, wavelet, level=level)

    # 使用通用阈值对细节系数进行软阈值处理
    sigma = np.median(np.abs(coeffs[-level])) / 0.6745
    uthresh = sigma * np.sqrt(2 * np.log(len(signal)))
    coeffs_thresh = list(coeffs)
    for i in range(1, len(coeffs)):
        coeffs_thresh[i] = pywt.threshold(coeffs[i], uthresh, mode='soft')

    # 小波重构
    denoised_signal = pywt.waverec(coeffs_thresh, wavelet)
    return denoised_signal[:len(signal)]  # 保证返回长度一致

# 示例：处理一个含噪的ECG信号
# ecg_signal = ... # 你的信号数据
# clean_ecg = wavelet_denoise(ecg_signal)

🤖 第三届人工智能安全与隐私国际学术会议（AIS&P 2025）

• 2025 3rd International Conference on Artificial Intelligence Security and Privacy (AIS&P 2025)
• 时间地点：2025年12月5-7日丨中国-广州
• 亮点：会议采用Springer CCIS系列出版，确保高质量论文被EI和Scopus检索，聚焦AI安全与隐私热点，为全球学者提供深度交流平台！
• 检索：Springer CCIS系列出版，提交EI Compendex、Scopus检索
• 适合投稿人群：欢迎计算机、人工智能安全与隐私领域的硕博生和专家投稿，共同探索前沿技术，推动产学研合作！
• 🤖 AIS&P - AI安全示例——快速梯度符号攻击（FGSM）是一种基本的对抗攻击方法，它通过沿损失函数梯度的方向扰动输入数据，使模型做出错误判断。

import torch
import torch.nn as nn

def fgsm_attack(model, loss_fn, image, label, epsilon):
    """
    执行FGSM对抗攻击
    参数:
        model: 目标模型
        loss_fn: 损失函数
        image: 原始输入图像(1,C,H,W)
        label: 真实标签
        epsilon: 扰动强度
    返回:
        perturbed_image: 对抗样本
    """
    # 设置模型为评估模式
    model.eval()
    
    # 确保图像需要梯度
    image.requires_grad = True
    
    # 前向传播
    output = model(image)
    loss = loss_fn(output, label)
    
    # 反向传播，计算梯度
    model.zero_grad()
    loss.backward()
    
    # 生成扰动
    perturbation = epsilon * image.grad.data.sign()
    perturbed_image = image + perturbation
    
    # 将像素值裁剪到有效范围[0,1]
    perturbed_image = torch.clamp(perturbed_image, 0, 1)
    
    return perturbed_image.detach()

# 该示例展示了攻击的基本原理，可用于模型鲁棒性评估。

🚗 2025智能装备、车辆工程与自动化控制国际学术会议（ICEVA 2025）

• 2025 International Conference on Intelligent Equipment, Vehicle Engineering and Automation Control
• 时间地点：2025年12月5-7日丨中国-沈阳-沈阳理工大学主办
• 亮点：会议以SAE出版为特色，覆盖智能制造、智能网联汽车等方向，促进技术创新与产业升级，是工程领域的权威交流盛会！
• 检索：SAE Technical Papers出版，提交EI Compendex、Scopus检索
• 适合投稿人群：适合智能装备、车辆工程和自动化控制领域的硕博生及工程师投稿，分享实践经验，引领未来科技发展！
• 🚗 ICEVA - 自动控制示例——PID控制器通过比例（P）、积分（I）、微分（D）三部分的线性组合来计算控制量，是控制领域最经典的算法。

class PIDController:
    """
    离散位置式PID控制器
    """
    def __init__(self, kp, ki, kd, dt, output_limits=None):
        self.kp = kp
        self.ki = ki
        self.kd = kd
        self.dt = dt  # 采样时间
        self.output_limits = output_limits  # 输出限幅，例如(-10, 10)
        
        self.reset()
        
    def reset(self):
        self.integral = 0.0
        self.previous_error = 0.0

    def compute(self, setpoint, current_value):
        """
        计算控制输出
        """
        error = setpoint - current_value
        
        # 比例项
        p_term = self.kp * error
        
        # 积分项
        self.integral += error * self.dt
        i_term = self.ki * self.integral
        
        # 微分项
        derivative = (error - self.previous_error) / self.dt
        d_term = self.kd * derivative
        self.previous_error = error
        
        # 计算总输出
        output = p_term + i_term + d_term
        
        # 输出限幅
        if self.output_limits is not None:
            output = max(self.output_limits[0], min(output, self.output_limits[1]))
            # 抗积分饱和：如果输出被限幅，则停止积分
            if output == self.output_limits[0] or output == self.output_limits[1]:
                self.integral -= error * self.dt  # 回退本次积分
        
        return output

# 使用示例：控制一个智能小车的速度
# pid = PIDController(kp=1.0, ki=0.1, kd=0.05, dt=0.1, output_limits=(-5, 5))
# control_signal = pid.compute(target_speed, current_speed)

💊 2025年第二届智能医疗与可穿戴智能设备国际学术会议（SHWID 2025）

• 2025 2nd International Conference on Smart Healthcare and Wearable Intelligent Devices (SHWID 2025) 时间地点：2025年12月5-7日丨马来西亚-吉隆坡
• 亮点：会议采用ACM出版，快速被EI和Scopus检索，聚焦智能医疗与可穿戴设备创新，为全球学者提供跨学科交流机会！
• 检索：ACM ICPS出版，ACM Digital Library收录，提交EI Compendex、Scopus检索
• 适合投稿人群：适合智能医疗、可穿戴设备和健康技术领域的硕博生及研究人员投稿，展示创新成果，推动医疗科技前进！
• 💊 SHWID - 智能医疗示例——基于光电容积脉搏波（PPG）信号的心率变异性（HRV）分析，是智能手环等进行房颤筛查的常用方法。

import numpy as np
from scipy.signal import find_peaks

def afib_screening_from_hrv(heart_rate_timeseries, rr_intervals):
    """
    基于心率变异性(RRV)进行房颤(AFib)初步筛查
    参数:
        heart_rate_timeseries: 心率时间序列 (单位：bpm)
        rr_intervals: 相邻R峰之间的间隔序列 (单位：秒)
    返回:
        afib_risk_flag: 风险标志
        risk_metrics: 相关指标
    """
    rr_intervals_ms = np.array(rr_intervals) * 1000  # 转换为毫秒

    # 1. 计算RR间期的标准差 (SDNN)
    sdnn = np.std(rr_intervals_ms, ddof=1)  # 样本标准差

    # 2. 计算连续RR间期差值的均方根 (RMSSD)
    diff_rr = np.diff(rr_intervals_ms)
    rmssd = np.sqrt(np.mean(diff_rr ** 2))

    # 3. 计算心率的标准差
    hr_sd = np.std(heart_rate_timeseries, ddof=1)

    # 4. 简单的房颤风险逻辑（基于阈值，实际应用需更复杂模型）
    # 房颤常表现为RR间期极度不规则，SDNN和HR_SD会显著升高
    risk_metrics = {
        'sdnn': sdnn,
        'rmssd': rmssd,
        'heart_rate_sd': hr_sd
    }
    
    # 示例阈值，实际中需通过临床数据校准
    afib_risk_flag = (sdnn > 100) and (hr_sd > 10) 
    
    return afib_risk_flag, risk_metrics

# 示例：处理从手环获取的心率数据
# risk_flag, metrics = afib_screening_from_hrv(heart_rates, rr_intervals)
# if risk_flag:
#     print("检测到房颤风险，建议咨询医生。")

• 快来加入这些顶级国际会议，在美丽城市中与全球学者碰撞思想，投稿截止日期临近，别错过展示你学术才华的绝佳机会！