【EI+Scopus+Google Scholar三平台护航】2025年8-9月智能融合：计算建模、人工智能与物联网、机械制造与智能控制以及人工智能与数字化管理等领域的创新之旅

【EI+Scopus+Google Scholar三平台护航】2025年8-9月智能融合：计算建模、人工智能与物联网、机械制造与智能控制以及人工智能与数字化管理等领域的创新之旅

【EI+Scopus+Google Scholar三平台护航】2025年8-9月智能融合：计算建模、人工智能与物联网、机械制造与智能控制以及人工智能与数字化管理等领域的创新之旅

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第二届计算建模与应用数学国际学术会议（CMAM 2025）

• 2025 2nd International Conference on Computational Modeling and Applied Mathematics
• 时间：2025年8月1-3日 | 地点：中国·南京
• 官网：CMAM 2025
• 亮点：早投早审高效通道，覆盖AI数学建模、工程计算与算法优化，EI+Scopus权威收录！
• 适合人群：计算数学、工程建模、数据科学方向的硕博生及跨学科研究者。
• 有限元方法（FEM）用于结构力学分析

import numpy as np
from scipy.sparse import lil_matrix
from scipy.sparse.linalg import spsolve

def finite_element_analysis(elements, nodes, E, A, forces, boundaries):
    """
    简单的有限元分析，计算杆系结构的位移。
    :param elements: 元素连接关系，列表，每个元素包含节点索引对 (node_i, node_j)
    :param nodes: 节点坐标，列表，每个节点为 (x, y)
    :param E: 材料弹性模量，浮点数
    :param A: 截面面积，浮点数
    :param forces: 节点荷载，字典，键为节点索引，值为 (Fx, Fy)
    :param boundaries: 边界条件，字典，键为节点索引，值为 (ux, uy) 约束
    :return: 节点位移，字典，键为节点索引，值为 (ux, uy)
    """
    num_nodes = len(nodes)
    num_elements = len(elements)
    dof_per_node = 2  # 每个节点有两个自由度（x, y）
    total_dof = num_nodes * dof_per_node

    # 初始化刚度矩阵和荷载向量
    K = lil_matrix((total_dof, total_dof))
    F = np.zeros(total_dof)

    # 组装刚度矩阵
    for elem in elements:
        node_i, node_j = elem
        x_i, y_i = nodes[node_i]
        x_j, y_j = nodes[node_j]
        L = np.sqrt((x_j - x_i)**2 + (y_j - y_i)**2)
        cos = (x_j - x_i) / L
        sin = (y_j - y_i) / L

        # 单元刚度矩阵（局部坐标系）
        k_local = (E * A / L) * np.array([[1, 0, -1, 0],
                                         [0, 0, 0, 0],
                                         [-1, 0, 1, 0],
                                         [0, 0, 0, 0]])

        # 转换到全局坐标系
        T = np.array([[cos, sin, 0, 0],
                      [-sin, cos, 0, 0],
                      [0, 0, cos, sin],
                      [0, 0, -sin, cos]])
        k_global = T.T @ k_local @ T

        # 组装到总刚度矩阵
        dof = [node_i*2, node_i*2+1, node_j*2, node_j*2+1]
        for i in range(4):
            for j in range(4):
                K[dof[i], dof[j]] += k_global[i, j]

    # 应用力荷载
    for node, force in forces.items():
        F[node*2] += force[0]
        F[node*2+1] += force[1]

    # 应用边界条件
    fixed_dof = []
    for node, boundary in boundaries.items():
        if boundary[0] == 0:
            fixed_dof.append(node*2)
        if boundary[1] == 0:
            fixed_dof.append(node*2+1)

    # 将固定自由度的行和列置零，对角线置一
    for dof in fixed_dof:
        K[dof, :] = 0
        K[:, dof] = 0
        K[dof, dof] = 1
        F[dof] = 0

    # 转换为 CSC 格式求解
    K = K.tocsc()
    U = spsolve(K, F)

    # 整理结果
    displacements = {}
    for node in range(num_nodes):
        displacements[node] = (U[node*2], U[node*2+1])

    return displacements

第四届人工智能、物联网与云计算技术国际会议（AIoTC 2025）

• 2025 4th International Conference on AI, IoT and Cloud Computing
• 时间：2025年8月8-10日 | 地点：中国·桂林
• 官网：AIoTC 2025
• 亮点：3-5天预审反馈，聚焦边缘智能、云边协同与工业物联网，EI+Scopus快速收录！
• 适合人群：AIoT系统开发、云计算架构、工业智能化方向的硕博生及产学研跨界人才。
• 基于深度学习的智能推荐系统

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Flatten, Concatenate, Dense, Dot

def create_recommendation_model(num_users, num_items, embedding_dim=50):
    """
    创建一个基于矩阵分解的深度学习推荐系统模型。
    :param num_users: 用户数量
    :param num_items: 商品数量
    :param embedding_dim: 嵌入维度
    :return: Keras 模型
    """
    # 用户输入和嵌入
    user_input = Input(shape=(1,))
    user_embedding = Embedding(num_users, embedding_dim)(user_input)
    user_vec = Flatten()(user_embedding)

    # 商品输入和嵌入
    item_input = Input(shape=(1,))
    item_embedding = Embedding(num_items, embedding_dim)(item_input)
    item_vec = Flatten()(item_embedding)

    # 点积和 Concatenate
    dot_product = Dot(axes=1)([user_vec, item_vec])
    concat = Concatenate()([user_vec, item_vec])
    dense = Dense(128, activation='relu')(concat)
    dense = Dense(64, activation='relu')(dense)
    output = Dense(1)(dense)  # 预测评分

    model = Model(inputs=[user_input, item_input], outputs=output)
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    return model

# 示例：训练推荐系统模型
num_users = 1000
num_items = 500
embedding_dim = 32

# 生成模拟数据
users = np.random.randint(0, num_users, size=10000)
items = np.random.randint(0, num_items, size=10000)
ratings = np.random.randint(1, 6, size=10000).astype(np.float32)

# 创建模型
model = create_recommendation_model(num_users, num_items, embedding_dim)

# 训练模型
model.fit([users, items], ratings, epochs=5, batch_size=64, validation_split=0.2)

第五届机械制造与智能控制国际会议（ICMMIC 2025）

• 5th Int’l Conf. on Machine Manufacturing & Intelligent Control
• ⏰ 时间：2025.9.5-7 | ️ 地点：中国·天水
• 官网：ICMMIC 2025
• ✨ 亮点：3-8天极速响应！首创"先投先审"机制抢占IEEE出版席位
• 检索：IEEE Xplore+EI+Scopus三料认证
• 适合：机械自动化/智能制造研究者，急需产线控制与机器人技术创新方案！
• 遗传算法用于机械结构优化

import numpy as np

def genetic_algorithm_optimization(objective_func, bounds, pop_size=50, generations=100, mutation_rate=0.01):
    """
    遗传算法优化函数。
    :param objective_func: 目标函数（最小化）
    :param bounds: 参数边界，列表，每个元素为 (min, max)
    :param pop_size: 种群大小
    :param generations: 代数
    :param mutation_rate: 变异率
    :return: 最优解
    """
    n_vars = len(bounds)
    # 初始化种群
    pop = np.random.rand(pop_size, n_vars)
    for i in range(n_vars):
        pop[:, i] = bounds[i][0] + pop[:, i] * (bounds[i][1] - bounds[i][0])

    for _ in range(generations):
        # 计算适应度
        fitness = np.array([objective_func(ind) for ind in pop])

        # 选择操作（轮盘赌选择）
        fitness -= np.min(fitness)  # 确保非负
        fitness += 1e-6  # 避免除以零
        selection_prob = fitness / np.sum(fitness)
        selected_indices = np.random.choice(range(pop_size), size=pop_size, p=selection_prob)
        selected_pop = pop[selected_indices]

        # 交叉操作（单点交叉）
        offspring = np.copy(selected_pop)
        for i in range(0, pop_size, 2):
            if np.random.rand() < 0.8:  # 交叉率
                cross_point = np.random.randint(1, n_vars)
                offspring[i, :cross_point] = selected_pop[i+1, :cross_point]
                offspring[i+1, cross_point:] = selected_pop[i, cross_point:]

        # 变异操作
        for i in range(pop_size):
            if np.random.rand() < mutation_rate:
                mut_gene = np.random.randint(n_vars)
                offspring[i, mut_gene] += np.random.normal(0, 0.1)
                # 边界检查
                offspring[i, mut_gene] = np.clip(offspring[i, mut_gene], bounds[mut_gene][0], bounds[mut_gene][1])

        # 更新种群
        pop = offspring

    # 找到最优个体
    fitness = np.array([objective_func(ind) for ind in pop])
    best_idx = np.argmin(fitness)
    return pop[best_idx]

# 示例：机械结构重量最小化优化
def structural_weight(x):
    # 简化的结构重量计算函数
    return (x[0]**2 + x[1]**2) * 10 + x[2]**3  # 参数为尺寸参数

bounds = [(0.1, 1.0), (0.1, 1.0), (0.5, 2.0)]  # 各参数的范围
optimal_solution = genetic_algorithm_optimization(structural_weight, bounds)
print("最优结构尺寸参数:", optimal_solution)

第二届人工智能与数字化管理国际会议（ ICAIDM 2025）

• 2nd Int’l Conf. on AI and Digital Management
• ⏰ 时间：2025.9.12-14 | ⛰️ 地点：中国·淮南
• 官网：ICAIDM 2025
• ✨ 亮点：72小时闪电审稿！"早鸟投稿"优先解锁EI/Scopus双检索
• 检索：EI+Scopus+Google Scholar三平台护航
• 适合：智能管理/数字化转型研究者，亟需AI赋能决策优化新模型！
• 基于强化学习的业务流程优化

import numpy as np
import gym
from gym import spaces

class BusinessProcessEnv(gym.Env):
    """
    业务流程优化环境。
    """
    def __init__(self):
        super(BusinessProcessEnv, self).__init__()
        # 定义动作空间和状态空间
        self.action_space = spaces.Discrete(3)  # 0: 加快速度, 1: 保持, 2: 减慢速度
        self.observation_space = spaces.Box(low=0, high=1, shape=(4,), dtype=np.float32)
        # 初始化状态
        self.state = np.array([0.5, 0.2, 0.3, 0.1])  # [流程时间, 成本, 质量, 客户满意度]
        self.target = np.array([0.2, 0.1, 0.4, 0.5])  # 目标状态

    def step(self, action):
        # 根据动作更新状态
        if action == 0:  # 加快速度
            self.state[0] *= 0.9
            self.state[1] *= 1.1
            self.state[2] *= 0.95
            self.state[3] *= 0.9
        elif action == 1:  # 保持
            self.state[0] *= 0.98
            self.state[1] *= 0.98
            self.state[2] *= 1.0
            self.state[3] *= 1.0
        elif action == 2:  # 减慢速度
            self.state[0] *= 1.1
            self.state[1] *= 0.9
            self.state[2] *= 1.05
            self.state[3] *= 1.1

        # 计算奖励（与目标状态的距离）
        reward = -np.sum((self.state - self.target)**2)
        # 判断是否完成
        done = np.allclose(self.state, self.target, atol=0.05)
        return self.state, reward, done, {}

    def reset(self):
        # 重置环境
        self.state = np.array([0.5, 0.2, 0.3, 0.1])
        return self.state

# 示例：使用简单的 Q-learning 进行业务流程优化
env = BusinessProcessEnv()
q_table = np.random.rand(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n)
learning_rate = 0.1
discount_factor = 0.99
episodes = 1000

for episode in range(episodes):
    state = env.reset()
    done = False
    while not done:
        # 选择动作（简单策略：随机选择）
        action = np.random.choice([0, 1, 2])
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        # 更新 Q 表
        q_table[int(state[0] * 10), action] = q_table[int(state[0] * 10), action] + learning_rate * (
            reward + discount_factor * np.max(q_table[int(next_state[0] * 10), :]) - q_table[int(state[0] * 10), action]
        )
        state = next_state

print("优化后的 Q 表:", q_table)