【学术会议前沿信息|科研必备】EI检索·SPIE出版 | 2026生物医学、医疗器械、金融创新、经济发展、电力AI、生物神经网络国际会议征稿

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前言

• 开启学术新征程，绽放科研光芒！ 在历史名城与滨海新城中，与全球学者共创智慧医疗与科技创新未来！✨

🏥 第二届生物医学工程与医疗器械国际学术会议（ICBEMD 2026）

The 2nd International Conference on Biomedical Engineering and Medical Devices

• 📅 时间：2026年1月9-11日
• 📍 地点：中国-沈阳
• ✨ 亮点：在工业重镇沈阳探讨AI医疗、生物材料、智能医疗设备等前沿领域，搭建产学研医合作桥梁，推动医疗科技创新发展！
• 🔍 检索：EI Compendex, Scopus
• 👥 适合投稿人群：生物医学工程、医疗器械领域研究者，欢迎硕博生分享AI医疗、生物传感等创新成果！
• 代码示例：基于U-Net的轻量级医学图像分割模型（结合注意力机制）

import tensorflow as tf
class AttentionUNet(tf.keras.Model):
    def __init__(self, filters=64):
        super().__init__()
        # 编码器路径
        self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D(filters, 3, activation='relu', padding='same')
        self.pool1 = tf.keras.layers.MaxPooling2D(2)
        # 注意力门控模块
        self.attention_gate = tf.keras.layers.Multiply()
        # 解码器路径
        self.upsample2 = tf.keras.layers.UpSampling2D(2)
        self.conv3 = tf.keras.layers.Conv2D(1, 1, activation='sigmoid')
    
    def call(self, inputs):
        # 编码器提取特征
        x1 = self.conv1(inputs)
        p1 = self.pool1(x1)
        # 注意力机制融合特征
        attn = tf.keras.layers.GlobalAvgPool2D()(p1)
        attn = tf.keras.layers.Dense(p1.shape[-1], activation='sigmoid')(attn)
        attn = self.attention_gate([p1, attn])
        # 解码器恢复分辨率
        up2 = self.upsample2(attn)
        return self.conv3(up2)

💹 第十一届金融创新与经济发展国际学术会议（ICFIED 2026）

2026 11th International Conference on Financial Innovation and Economic Development

• 📅 时间：2026年1月9-11日
• 📍 地点：中国-天津
• ✨ 亮点：在金融创新前沿天津探讨经济发展新路径，由天津财经大学主办，搭建金融理论与实践交流的高水平平台！
• 🔍 检索：CPCI, CNKI, Google Scholar
• 👥 适合投稿人群：金融创新、经济发展领域学者，诚邀硕博生分享金融科技、经济政策等研究成果！
• 代码示例：结合Transformer的金融波动率预测算法

import torch
class FinancialTransformer(torch.nn.Module):
    def __init__(self, d_model=64, nhead=4):
        super().__init__()
        self.encoder = torch.nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead)
        self.fc = torch.nn.Linear(d_model, 1)
    
    def forward(self, x):
        # 输入x: [序列长度, 批次大小, 特征维度]
        x = self.encoder(x)
        return self.fc(x[-1])  # 预测未来波动率

⚡ 第三届电力电子与人工智能国际学术会议（PEAI 2026）

2026 3rd International Conference on Power Electronics and Artificial Intelligence

• 📅 时间：2026年1月16-18日
• 📍 地点：中国-郑州
• ✨ 亮点：在中原枢纽郑州深入探讨电力电子与AI融合创新，推动能源技术与智能算法协同发展，助力产业升级！
• 🔍 检索：EI Compendex, Scopus
• 👥 适合投稿人群：电力电子、人工智能交叉领域研究者，欢迎硕博生投稿智能电网、能源AI等前沿课题！
• 代码示例：基于格拉姆角场（Gramian Angular Field）和CNN的电力故障分类

import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
def gramian_angular_field(signal):
    # 将时间序列转换为格拉姆角场图像
    signal_norm = (signal - np.min(signal)) / (np.max(signal) - np.min(signal))
    phi = np.arccos(signal_norm)
    gaf = np.cos(phi.reshape(-1, 1) + phi)
    return gaf

# 使用SVM对GAF图像特征分类
def fault_detection(signals, labels):
    features = [gramian_angular_field(s).flatten() for s in signals]
    clf = SVC(kernel='rbf').fit(features, labels)
    return clf

🧠 2026生物神经网络与智能优化国际研讨会（BNNIO 2026）

2026 International Symposium on Biological Neural Networks and Intelligent Optimization

• 📅 时间：2026年1月16-18日
• 📍 地点：中国-珠海
• ✨ 亮点：在滨海明珠珠海探讨类脑智能与优化算法，聚焦生物神经网络机制与智能决策，推动跨学科融合发展！
• 🔍 检索：EI Compendex, Scopus
• 👥 适合投稿人群：神经网络、智能优化领域学者，期待硕博生分享类脑计算、生物智能模型等创新研究！
• 代码示例：差分预测编码（DiffPC）训练SNN

import numpy as np
class DiffPCSNN:
    def __init__(self, n_neurons=100):
        self.weights = np.random.randn(n_neurons, n_neurons) * 0.1
        self.threshold = 1.0
    
    def forward(self, spikes):
        # 基于预测误差的脉冲触发
        errors = spikes - self.weights @ spikes
        new_spikes = (errors > self.threshold).astype(float)
        return new_spikes

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