【Scopus/Springer Nature/Google Scholar/EI/Scopus多库收录】2025年8-9月先进制造、信号处理、土木工程、环境资源、能源材料、教育技术领域的创新前沿

【Scopus/Springer Nature/Google Scholar/EI/Scopus多库收录】2025年8-9月先进制造、信号处理、土木工程、环境资源、能源材料、教育技术领域的创新前沿

【Scopus/Springer Nature/Google Scholar/EI/Scopus多库收录】2025年8-9月先进制造、信号处理、土木工程、环境资源、能源材料、教育技术领域的创新前沿

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第四届先进制造技术与系统国际会议（ICAMTMS 2025）

• 2024 4th International Conference on Advanced Manufacturing Technology & Manufacturing System
• 时间：2025年8月8-10日 | 地点：中国·芜湖
• 官网：ICAMTMS 2025
• 亮点：3-8天极速审稿，IEEE Xplore+EI+Scopus三检索保障，聚焦智能制造与工业4.0系统优化，学生友好型投稿！
• 适合人群：先进制造技术、工业自动化、生产系统优化方向的硕博生及工程师。
• 数控加工路径优化算法（基于遗传算法）

import numpy as np

def genetic_algorithmoptimize(tool_paths, population_size=50, generations=100, mutation_rate=0.01):
    # 初始化种群
    population = np.random.permutation(tool_paths)
    for generation in range(generations):
        # 计算适应度（路径长度）
        fitness = np.array([sum(np.abs(path[:-1] - path[1:]).sum(axis=1)) for path in population])
        # 选择
        parents = population[np.argsort(fitness)[:population_size//2]]
        # 交叉
        offspring = np.empty_like(parents)
        for i in range(len(parents)//2):
            parent1, parent2 = parents[i], parents[len(parents)-1 -i]
            crossover_point = np.random.randint(1, len(parent1)-1)
            offspring[2*i] = np.concatenate([parent1[:crossover_point], parent2[crossover_point:]])
            offspring[2*i +1] = np.concatenate([parent2[:crossover_point], parent1[crossover_point:]])
        # 变异
        for i in range(len(offspring)):
            if np.random.rand() < mutation_rate:
                swap_indices = np.random.randint(0, len(offspring[i]), 2)
                offspring[i][swap_indices[0]], offspring[i][swap_indices[1]] = offspring[i][swap_indices[1]], offspring[i][swap_indices[0]]
        population = np.concatenate([parents, offspring])
    # 返回最优路径
    fitness = np.array([sum(np.abs(path[:-1] - path[1:]).sum(axis=1)) for path in population])
    return population[np.argmin(fitness)]

# 示例：优化数控加工路径
tool_paths = np.random.randint(0, 100, (10, 2))  # 随机生成刀具路径点
optimized_path = genetic_algorithmoptimize(tool_paths)
print("优化后的加工路径：\n", optimized_path)

第六届信号处理与计算机科学国际会议（SPCS 2025）

• 2025 6th International Conference on Signal Processing and Computer Science
• 时间：2025年8月15-17日 | 地点：中国·西安
• 官网：SPCS 2025
• 亮点：高效审稿通道（1周内反馈），探索生物信号分析、量子计算与算法优化，EI+Scopus双检索加持！
• 适合人群：信号处理、计算机算法、数据科学方向的硕博生及技术研发人员。
• 快速傅里叶变换（FFT）用于信号分析

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def fft_analysis(signal, sample_rate):
    n = len(signal)
    fft_result = np.fft.fft(signal)
    freqs = np.fft.fftfreq(n, 1/sample_rate)
    magnitudes = np.abs(fft_result)
    return freqs, magnitudes

# 示例：分析混合正弦信号
sample_rate = 1000  # 采样率
t = np.linspace(0, 1, sample_rate)  # 时间数组
signal = np.sin(2*np.pi*50*t) + 0.5*np.sin(2*np.pi*120*t)  # 混合50Hz和120Hz信号

freqs, magnitudes = fft_analysis(signal, sample_rate)

plt.figure()
plt.plot(freqs[:len(freqs)//2], magnitudes[:len(magnitudes)//2])
plt.xlabel('频率 (Hz)')
plt.ylabel('幅度')
plt.title('信号频谱分析')
plt.show()

第七届土木工程、环境资源与能源材料国际会议（CCESEM 2025）

• 7th Int’l Conf. on Civil Eng., Environment Resources & Energy Materials
• ⏰ 时间：2025.9.5-7 | 地点：中国·广州（美食之都的学术早茶）
• 官网：ICQCT 2025
• ✨ 亮点：1周闪电审稿！聚焦碳中和时代土木与能源材料创新
• 检索：EI/Scopus等主流数据库护航
• 适合：土木/环境/能源材料领域硕博生，欢迎绿色技术突破性研究！
• 混凝土配合比设计优化（基于约束优化）

from scipy.optimize import minimize

def concrete_mix_design(target_strength, materials_cost, constraints):
    # 定义目标函数（最小化成本）
    def cost(x):
        return materials_cost @ x
    
    # 定义约束条件（强度要求等）
    cons = [{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: target_strength - (x[0]*10 + x[1]*5 + x[2]*3)},  # 强度约束示例
            {'type': 'eq', 'fun': lambda x: x.sum() - 1}]  # 总比例约束
    
    # 最小化成本
    result = minimize(cost, np.ones(len(materials_cost))/len(materials_cost), constraints=cons, bounds=[(0,1)]*len(materials_cost))
    return result.x

# 示例：优化混凝土配合比
target_strength = 30  # 目标强度 (MPa)
materials_cost = np.array([100, 80, 60])  # 水泥、砂、石子的成本
constraints = [{'type': 'ineq', 'fun': lambda x: x[0] - 0.2},  # 最小水泥比例
               {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: 1 - x[0]}]  # 最大水泥比例

optimal_mix = concrete_mix_design(target_strength, materials_cost, constraints)
print("优化后的混凝土配合比（水泥、砂、石子）：", optimal_mix)

第五届现代教育技术与社会科学国际会议（ICMETSS 2025）

• 5th Int’l Conf. on Modern Educational Tech. & Social Science
• ⏰ 时间：2025.9.12-14 | 地点：英国·伦敦（大本钟下的学术交响）
• 官网：ICMETSS 2025
• ✨ 亮点：1周极速录用！直击教育数字化转型与社会研究新范式
• 检索：Scopus/Springer Nature/Google Scholar多库收录
• 适合：教育技术/社会科学方向学者，征集智慧教育与社会发展方案！
• 基于协同过滤的学生学习资源推荐

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def cf_recommendation(user_item_matrix, user_id, top_n=5):
    # 计算用户相似度
    user_similarities = cosine_similarity(user_item_matrix)
    # 获取目标用户的相似用户
    similar_users = np.argsort(user_similarities[user_id])[::-1][1:top_n+1]
    # 预测目标用户对未交互项目的评分
    user_item_mean = user_item_matrix.mean(axis=1)
    ratings_diff = (user_item_matrix - user_item_mean[:, np.newaxis])
    pred_ratings = user_item_mean[user_id] + np.dot(user_similarities[user_id, similar_users], ratings_diff[similar_users]) / np.sum(np.abs(user_similarities[user_id, similar_users]))
    # 推荐评分最高的项目
    recommended_items = np.argsort(pred_ratings)[::-1][:top_n]
    return recommended_items

# 示例：学生学习资源推荐
user_item_matrix = np.array([[5, 3, 0, 1], [4, 0, 0, 1], [1, 1, 0, 5], [1, 0, 0, 4], [0, 1, 5, 4]])
user_id = 0  # 目标用户ID
recommended_items = cf_recommendation(user_item_matrix, user_id)
print("推荐的学习资源索引：", recommended_items)