【学术会议前沿信息|科研必备】EI/Scopus/CPCI权威检索|2026四大国际会议征稿开启：航空航天、智能感知、无人驾驶、智能传感技术、AI计算、社科人文全领域覆盖！

【学术会议前沿信息|科研必备】EI/Scopus/CPCI权威检索|2026四大国际会议征稿开启：航空航天、智能感知、无人驾驶、智能传感技术、AI计算、社科人文全领域覆盖！

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• 开头倡导词：春风十里，不如你的学术投稿！昆明花海、武汉江潮、郑州古韵、北京风华，四大城市等你来书写科研篇章，硕博生们冲鸭！

✈️ 【翱翔蓝天，智能感知】2026年航空航天、智能感知与控制国际学术会议（AIPC 2026）

• 2026 International Conference on Aerospace, Intelligent Perception and Control (AIPC 2026)
• ⏰ 时间：2026年2月6-8日｜📍 地点：中国·昆明
• ✨ 亮点：聚焦航空航天与智能感知交叉创新，涵盖计算机技术与机械控制工程，审稿高效快速，促进学术成果转化与国际合作。
• 📚 检索：EI Compendex, Scopus
• 👥 适合投稿人群：航空航天、智能感知、控制工程、计算机科学等领域的硕博生及工程师，热衷前沿技术应用与跨学科探索的你！
• 基于扩展卡尔曼滤波的飞行器姿态估计

import numpy as np
def extended_kalman_filter_attitude(measurement, prev_state, prev_cov, dt=0.01):
    # 简化版EKF实现姿态估计（四元数表示）
    q = prev_state  # 姿态四元数
    P = prev_cov    # 协方差矩阵
    # 状态转移（旋转运动模型）
    F = np.eye(4) + dt * np.array([[0, -0.1, -0.2, -0.05],
                                    [0.1, 0, 0.05, -0.2],
                                    [0.2, -0.05, 0, 0.1],
                                    [0.05, 0.2, -0.1, 0]])
    # 预测步骤
    q_pred = F @ q
    P_pred = F @ P @ F.T + np.eye(4)*0.001
    # 更新步骤（陀螺仪测量）
    H = np.eye(4) * 0.8
    K = P_pred @ H.T @ np.linalg.inv(H @ P_pred @ H.T + np.eye(4)*0.01)
    q_est = q_pred + K @ (measurement - H @ q_pred)
    return q_est / np.linalg.norm(q_est), P_pred

🚗 【智驾未来，传感先行】第三届无人驾驶与智能传感技术国际学术会议（ADIST 2026）

• 2026 3rd International Conference on Autonomous Driving and Intelligent Sensing Technology (ADIST 2026)
• ⏰ 时间：2026年2月6-8日｜📍 地点：湖北·武汉
• ✨ 亮点：深耕无人驾驶与智能传感技术前沿，搭建全球资源共享平台，往届检索稳定高效，助力学术交流与产业协同发展。
• 📚 检索：EI Compendex, Scopus
• 👥 适合投稿人群：自动驾驶、智能传感、人工智能、车辆工程等领域的硕博生及研究者，追求技术创新与实践落地的你！
• 基于YOLO的目标检测简版实现（核心逻辑）

import numpy as np
def simplified_yolo_inference(grid_size=7, num_classes=20):
    # 模拟YOLO风格的边界框生成与分类
    np.random.seed(2026)
    # 生成网格预测（7x7网格，每个网格预测2个边界框+类别概率）
    predictions = np.random.rand(grid_size, grid_size, 5*2 + num_classes)
    # 简化的非极大值抑制（NMS）
    boxes = []
    for i in range(grid_size):
        for j in range(grid_size):
            box1 = predictions[i, j, 0:4]  # [x, y, w, h]
            box2 = predictions[i, j, 5:9]
            # 选择置信度更高的边界框
            conf1, conf2 = predictions[i, j, 4], predictions[i, j, 9]
            best_box = box1 if conf1 > conf2 else box2
            class_probs = predictions[i, j, 10:10+num_classes]
            predicted_class = np.argmax(class_probs)
            boxes.append([*best_box, conf1, predicted_class])
    return sorted(boxes, key=lambda x: x[4], reverse=True)[:3]  # 返回置信度最高的3个

🧠 【智能计算，创新驱动】2026年第二届人工智能与计算智能国际学术会议（AICI 2026）

• 2026 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence (AICI 2026)
• ⏰ 时间：2026年2月6-8日｜📍 地点：中国·郑州
• ✨ 亮点：围绕人工智能与计算智能最新研究，推动理论发展与应用拓展，审稿周期短且检索稳定，构建国际合作网络。
• 📚 检索：EI Compendex, Scopus, Google Scholar
• 👥 适合投稿人群：人工智能、计算智能、计算机科学、数据科学等领域的硕博生及学者，期待分享创新成果与跨学科灵感的你！
• 基于注意力机制的简单序列处理

import torch
import torch.nn as nn
class SimpleAttention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim=64):
        super().__init__()
        self.query = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.key = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.value = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
    def forward(self, x):
        # x: (batch, seq_len, hidden_dim)
        Q, K, V = self.query(x), self.key(x), self.value(x)
        attention_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(1, 2)) / (x.size(-1)**0.5)
        attention_weights = torch.softmax(attention_scores, dim=-1)
        return torch.matmul(attention_weights, V)
# 简化的计算智能模型示例
model = SimpleAttention()
sample_input = torch.randn(2, 10, 64)  # batch=2, seq_len=10, hidden=64
output = model(sample_input)
print(f"注意力输出形状: {output.shape}")

📚 【社科人文，艺术交融】第五届社会科学与人文艺术国际学术会议 (SSHA 2026)

• 2026 5th International Conference on Social Sciences and Humanities and Arts (SSHA 2026)
• ⏰ 时间：2026年2月6-8日｜📍 地点：中国·北京
• ✨ 亮点：探索社会科学与人文艺术跨学科融合，促进学术资源共享与产业化合作，CPCI检索权威，搭建高端交流平台。
• 📚 检索：CPCI, CNKI, Google Scholar
• 👥 适合投稿人群：社会科学、人文艺术、教育、文化研究等领域的硕博生及专家，致力于学术深度探讨与实践创新的你！
• 基于LDA主题模型的社会科学文本分析

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
import numpy as np
# 模拟社会科学文献摘要
documents = [
    "城市化进程中的社会结构变迁研究",
    "文化认同与跨文化交流的实证分析",
    "艺术教育对青少年创造力发展的影响",
    "社会政策与民生福祉的关联性探讨"
]
# 文本向量化
vectorizer = CountVectorizer(max_features=10)
X = vectorizer.fit_transform(documents)
# LDA主题建模（2个主题）
lda = LatentDirichletAllocation(n_components=2, random_state=2026)
lda.fit(X)
# 展示每个主题的关键词
feature_names = vectorizer.get_feature_names_out()
for topic_idx, topic in enumerate(lda.components_):
    top_keywords_idx = topic.argsort()[:-4:-1]
    top_keywords = [feature_names[i] for i in top_keywords_idx]
    print(f"主题{topic_idx+1}: {', '.join(top_keywords)}")

• 结尾倡导词：投稿趁早，机会不等人！让2026年的学术盛会见证你的智慧闪光，硕博生们快来加入这场跨领域盛宴吧！
• 温馨提示：所有会议均提供严谨审稿与稳定检索，具体投稿指南请查阅会议官网。早准备，早录用，一起闪耀国际舞台！ 🌟