【学术会议前沿信息|科研必备】2026学术征稿集结令！四大顶会来袭，EI/Scopus检索，涵盖先进电子技术、计算机与软件工程、信息安全与数据科学、机器学习与大模型、机器人感知与智能控制领域！

【学术会议前沿信息|科研必备】2026学术征稿集结令！四大顶会来袭，EI/Scopus检索，涵盖先进电子技术、计算机与软件工程、信息安全与数据科学、机器学习与大模型、机器人感知与智能控制领域！

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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

• 各位硕博才俊，是时候展现你的研究光芒了！多个高影响力国际会议正在征稿，涵盖电子、AI、数据科学、机器人等前沿领域，检索稳定，见刊快速，快来投出你的科研成果吧！

🎉 【EI检索】第九届先进电子技术、计算机与软件工程国际学术会议（AETCSE 2026）

• 📅 时间：2026年3月13-15日
• 📍 地点：古都西安
• ✨ 亮点：IEEE出版，往届均快速见刊并完成EI检索，审稿高效（1-2周），在历史名城与全球学者交流电子技术与软件工程前沿。
• 🔍 检索：IEEE Xplore, EI Compendex, Scopus
• 👥 适合人群：从事电子技术、计算机系统、软件工程等方向的硕士、博士及青年教师，追求稳定快速EI发表的你！
• 领域： 电子系统优化、嵌入式软件、硬件协同设计

# 基于遗传算法的低功耗电路拓扑优化
import numpy as np

class CircuitTopologyOptimizer:
    def __init__(self, node_count=10):
        self.node_count = node_count
        
    def fitness_function(self, topology_matrix):
        # 计算功耗、延迟和面积综合代价
        power_cost = np.sum(topology_matrix) * 0.8
        delay_cost = self.calculate_critical_path(topology_matrix)
        area_cost = np.count_nonzero(topology_matrix) * 0.2
        return 1.0 / (power_cost + delay_cost + area_cost + 1e-6)
    
    def genetic_optimization(self, generations=100):
        population_size = 50
        population = self.initialize_population(population_size)
        
        for gen in range(generations):
            fitness = [self.fitness_function(ind) for ind in population]
            # 选择、交叉、变异操作
            new_population = self.evolve_population(population, fitness)
            population = new_population
            
        best_idx = np.argmax(fitness)
        return population[best_idx]
    
    def calculate_critical_path(self, matrix):
        # 关键路径延迟计算
        return np.max(np.sum(matrix, axis=1))

💻 【ACM出版 | EI稳定检索】2026年信息安全与数据科学国际研讨会（ISDS 2026）

• 📅 时间：2026年3月20-22日
• 📍 地点：江城武汉
• ✨ 亮点：作为CIBDA 2026研讨会，主题聚焦信息安全与数据科学，审稿迅速（3-5个工作日），录用率高，在创新高地武汉拓展学术人脉。
• 🔍 检索：ACM Digital Library, EI Compendex, Scopus
• 👥 适合人群：专注信息安全、数据科学、大数据应用等领域的研究生和学者，期待快速录用并稳定检索的投稿者！
• 领域： 隐私保护、异常检测、加密计算

# 基于差分隐私的联邦学习梯度保护
import torch
import numpy as np

class DifferentialPrivacyFL:
    def __init__(self, sensitivity=1.0, epsilon=0.5):
        self.sensitivity = sensitivity
        self.epsilon = epsilon
        
    def add_laplace_noise(self, gradients):
        """添加拉普拉斯噪声实现差分隐私"""
        scale = self.sensitivity / self.epsilon
        noise = np.random.laplace(0, scale, gradients.shape)
        return gradients + noise
    
    def secure_aggregation(self, client_gradients):
        """安全梯度聚合协议"""
        # 添加差分隐私噪声
        noisy_gradients = []
        for grad in client_gradients:
            noisy_grad = self.add_laplace_noise(grad)
            noisy_gradients.append(noisy_grad)
        
        # 使用安全多方计算进行聚合
        aggregated = self.secure_sum(noisy_gradients)
        return aggregated / len(client_gradients)
    
    def secure_sum(self, gradients_list):
        """安全的梯度求和算法"""
        # 实现基于同态加密或秘密分享的求和
        return np.sum(gradients_list, axis=0)

🤖 【SPIE出版 | EI检索】2026年机器学习与大模型国际学术会议（ICMLM 2026）

• 📅 时间：2026年3月20-22日
• 📍 地点：滨海青岛
• ✨ 亮点：SPIE出版社出版，聚焦机器学习与大模型热门领域，审稿回复快（7个工作日内），在美丽青岛探讨AI未来趋势。
• 🔍 检索：EI Compendex, Scopus
• 👥 适合人群：致力于机器学习、大模型、人工智能理论与应用研究的硕博生及科研人员，追求高质量EI出版的你！
• 领域： 大模型优化、自适应学习、参数高效微调

# LoRA (Low-Rank Adaptation) 大模型高效微调
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class LoRALayer(nn.Module):
    """大模型的低秩适应层"""
    def __init__(self, in_features, out_features, rank=8, alpha=16):
        super().__init__()
        self.rank = rank
        self.alpha = alpha
        
        # 低秩分解矩阵
        self.A = nn.Parameter(torch.randn(in_features, rank) * 0.02)
        self.B = nn.Parameter(torch.zeros(rank, out_features))
        
    def forward(self, x, original_weight):
        # 计算低秩适应更新
        lora_update = (self.alpha / self.rank) * (x @ self.A @ self.B)
        return x @ original_weight.T + lora_update

class EfficientFineTuner:
    def __init__(self, base_model, target_modules):
        self.base_model = base_model
        self.lora_layers = nn.ModuleDict()
        
        # 为指定模块添加LoRA层
        for module_name in target_modules:
            module = self.get_module(module_name)
            in_features = module.weight.shape[1]
            out_features = module.weight.shape[0]
            self.lora_layers[module_name] = LoRALayer(in_features, out_features)
    
    def forward_with_lora(self, x):
        """带LoRA适应的前向传播"""
        # 基础模型前向传播
        output = self.base_model(x)
        
        # 应用LoRA适应
        for name, lora_layer in self.lora_layers.items():
            # 获取对应原始权重
            original_weight = self.get_module(name).weight
            # 应用低秩更新
            output = lora_layer(output, original_weight)
        
        return output

⚙️ 【IEEE出版 | EI检索】2026年机器人感知与智能控制国际学术会议（RPIC 2026）

• 📅 时间：2026年3月27-29日
• 📍 地点：日本东京
• ✨ 亮点：由浙江大学等多校联办，聚焦机器人感知与智能控制前沿，IEEE出版且检索稳定，在国际都市东京拓展学术视野。
• 🔍 检索：IEEE Xplore, EI Compendex, Scopus
• 👥 适合人群：从事机器人、智能控制、机器视觉、深度学习等方向的硕博生及研究者，期待国际交流与IEEE收录的学者！
• 领域： 传感器融合、运动规划、自适应控制

# 基于强化学习的机器人自适应抓取控制
import numpy as np
from collections import deque

class RobotGraspingRL:
    def __init__(self, state_dim=12, action_dim=7):
        self.state_dim = state_dim
        self.action_dim = action_dim
        self.replay_buffer = deque(maxlen=10000)
        
    def tactile_aware_policy(self, visual_state, tactile_data):
        """触觉感知增强的抓取策略"""
        # 多模态状态融合
        fused_state = self.fuse_modalities(visual_state, tactile_data)
        
        # DDPG风格的动作生成
        action = self.actor_network(fused_state)
        # 添加探索噪声
        noise = np.random.normal(0, 0.1, self.action_dim)
        action = np.clip(action + noise, -1, 1)
        
        return action
    
    def fuse_modalities(self, visual, tactile):
        """视觉与触觉多模态融合"""
        # 使用注意力机制融合不同模态
        visual_features = self.cnn_encoder(visual)
        tactile_features = self.tactile_encoder(tactile)
        
        # 交叉注意力融合
        attention_weights = self.cross_attention(visual_features, tactile_features)
        fused = attention_weights * visual_features + (1 - attention_weights) * tactile_features
        
        return fused
    
    def adaptive_control_law(self, desired_pose, current_pose, force_feedback):
        """基于力反馈的自适应控制律"""
        # 位置误差
        pose_error = desired_pose - current_pose
        
        # 自适应阻抗控制
        stiffness = self.estimate_stiffness(force_feedback)
        damping = 2 * np.sqrt(stiffness)  # 临界阻尼
        
        # 计算控制力
        control_force = stiffness * pose_error - damping * self.velocity_estimate
        control_force = np.clip(control_force, -self.force_limits, self.force_limits)
        
        return control_force

• 把握2026学术机遇，投出你的研究成果，在顶尖平台与全球同行碰撞思想！检索稳定，城市迷人，期待你的精彩投稿！