【EI/Scopus双检索】2025年4-5月人工智能、公共管理、数据挖掘、项目管理、信息系统国际学术会议重磅来袭！

【EI/Scopus双检索】2025年4-5月人工智能、公共管理、数据挖掘、项目管理、信息系统国际学术会议重磅来袭！

【EI/Scopus双检索】2025年4-5月人工智能、公共管理、数据挖掘、项目管理、信息系统国际学术会议重磅来袭！

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前言

2025年五大国际学术会议，为你提供展示研究成果的绝佳平台！无论你是公共管理、数据挖掘、创新管理、信息化管理还是人工智能领域的研究者，这里都有你的舞台！快来投稿，与国际同行共话学术未来！

2025年数据挖掘与项目管理国际研讨会（DMPM 2025）

• 2025 International Conference on Data Mining and Project Management
• 时间：2025年4月18-20日
• 地点：中国·深圳
• ✨ 亮点：早投稿、早审核、早录用，投稿后1周内快速反馈！
• 检索：EI Compendex, Scopus, ACM Digital Library
• 适合人群：数据挖掘、项目管理、信息技术领域的硕博生及研究人员。
• 官网：https://www.iciim.com/
• 深圳，中国科技创新的前沿阵地，期待你的智慧火花在这里绽放！
• 代码实现（Python）：数据挖掘（聚类算法：K-Means）

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
labels = kmeans.labels_

• 代码实现（模拟关键路径）：

# 使用 NetworkX 库计算关键路径
import networkx as nx
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from([("A", "B", {"weight": 5}), ("B", "C", {"weight": 3})])
path = nx.dag_longest_path(G, weight="weight")

第二届创新管理与信息系统国际学术会议（ICIIS 2025）

• 2025 2nd International Conference on Innovation Management and Information Systems
• 时间：2025年4月18-20日
• 地点：中国-深圳-香港城市大学深圳研究院
• ✨ 亮点：早投稿、早审核、早录用，投稿后1周内快速反馈！
• 检索：EI Compendex, Scopus, ACM Digital Library
• 适合人群：创新管理、信息系统、数字化转型领域的硕博生及青年学者。
• 官网：www.iciim.com
• 深圳与香港的学术交融，为你提供国际化视野与创新灵感！
• 代码实现（基于用户的协同过滤）：信息系统（协同过滤推荐算法）

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
user_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix)
# 预测用户 u 对项目 i 的评分
predicted_rating = np.dot(user_similarity[u], user_item_matrix[:, i]) / np.sum(user_similarity[u])

第二届信息化管理与计算技术研讨会（ICIMCT 2025）

• 2025 2nd International Conference on Information Management and Computing Technology
• 时间：2025年5月09-11日
• 地点：中国-成都
• ✨ 亮点：早投稿、早录用，投稿后1周内快速反馈！
• 检索：EI Compendex, Scopus
• 适合人群：信息化管理、计算技术、数据分析领域的硕博生及研究人员。
• 官网：2025.icbar.net
• 成都，这座悠闲与创新并存的城市，期待与你共探信息化管理的未来！
• 代码实现（0-1背包问题）：计算技术（动态规划：背包问题）

def knapsack(values, weights, capacity):
    n = len(values)
    dp = [[0]*(capacity+1) for _ in range(n+1)]
    for i in range(1, n+1):
        for w in range(1, capacity+1):
            if weights[i-1] <= w:
                dp[i][w] = max(dp[i-1][w], values[i-1] + dp[i-1][w-weights[i-1]])
            else:
                dp[i][w] = dp[i-1][w]
    return dp[n][capacity]

第五届大数据、人工智能与风险管理国际学术会议（ICBAR 2025）

• 2025 5th International Conference on Big Data, Artificial Intelligence and Risk Management
• 时间：2025年5月09-11日
• 地点：中国-成都
• ✨ 亮点：早投稿、早录用，投稿后1周内快速反馈！
• 检索：EI Compendex, Scopus, 谷歌学术
• 适合人群：大数据、人工智能、风险管理领域的硕博生及青年学者。
• 官网：http://www.05.icbar.net/
• 成都，作为西部科技创新的中心，期待你的研究成果在这里闪耀！
• 代码实现（TensorFlow）：人工智能（卷积神经网络 CNN）

import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2,2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

总结

• DMPM 2025：聚焦数据挖掘与项目管理的算法优化（如K-Means、CPM）。
• ICIIS 2025：结合创新模型与信息系统技术（如巴斯模型、协同过滤）。
• ICIMCT 2025：平衡信息化治理与计算技术（如COBIT指标、动态规划）。
• ICBAR 2025：集成深度学习与风险量化方法（如CNN、VaR）。