【SCI+EI+Scopus+CPCI+CNKI检索】2025年8-9月探索未来：可持续发展与能源资源、微电子与纳米技术、环境保护与污染控制以及教育研究与培训技术等多个领域的交汇点

【SCI+EI+Scopus+CPCI+CNKI检索】2025年8-9月探索未来：可持续发展与能源资源、微电子与纳米技术、环境保护与污染控制以及教育研究与培训技术等多个领域的交汇点

【SCI+EI+Scopus+CPCI+CNKI检索】2025年8-9月探索未来：可持续发展与能源资源、微电子与纳米技术、环境保护与污染控制以及教育研究与培训技术等多个领域的交汇点

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第二届可持续发展与能源资源国际会议（SDER 2025）

• 2025 2nd International Conference on Sustainable Development and Energy Resources
• 时间：2025年8月1-3日 | 地点：中国·深圳
• 官网：SDER 2025
• 亮点：SCI/EI/Scopus/CNKI多库收录，5-10天快速审稿，聚焦碳中和、新能源技术与智慧城市能源系统！
• 适合人群：能源工程、环境科学、绿色技术开发方向的硕博生及产学研跨界研究者。
• 可再生能源优化调度算法（基于粒子群优化）

import numpy as np

def pso_renewable_energy_optimization(objective_func, bounds, num_particles=30, num_iterations=100):
    """
    使用粒子群优化算法对可再生能源调度进行优化。
    :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 num_particles: 粒子数量
    :param num_iterations: 迭代次数
    :return: 最优解
    """
    n_vars = len(bounds)
    # 初始化粒子位置和速度
    particles = np.random.rand(num_particles, n_vars)
    for i in range(n_vars):
        particles[:, i] = bounds[i][0] + particles[:, i] * (bounds[i][1] - bounds[i][0])
    velocities = np.zeros_like(particles)
    # 初始化个体最佳和全局最佳
    personal_best = np.copy(particles)
    personal_best_scores = np.array([objective_func(p) for p in particles])
    global_best = personal_best[np.argmin(personal_best_scores)]

    for _ in range(num_iterations):
        for i in range(num_particles):
            # 更新速度
            r1, r2 = np.random.rand(), np.random.rand()
            velocities[i] = 0.5 * velocities[i] + 2 * r1 * (personal_best[i] - particles[i]) + 2 * r2 * (global_best - particles[i])
            # 更新位置
            particles[i] += velocities[i]
            # 边界检查
            for j in range(n_vars):
                particles[i, j] = np.clip(particles[i, j], bounds[j][0], bounds[j][1])
            # 更新个体最佳
            score = objective_func(particles[i])
            if score < personal_best_scores[i]:
                personal_best[i] = particles[i]
                personal_best_scores[i] = score
        # 更新全局最佳
        global_best_idx = np.argmin(personal_best_scores)
        global_best = personal_best[global_best_idx]

    return global_best

# 示例：可再生能源调度优化
def energy_scheduling(x):
    # 简化的能源调度目标函数：最小化总成本
    return x[0]**2 + x[1]**2 + x[2]**2 + x[3]**2  # 参数为不同能源的调度比例

bounds = [(0, 1), (0, 1), (0, 1), (0, 1)]  # 各能源调度比例范围
optimal_schedule = pso_renewable_energy_optimization(energy_scheduling, bounds)
print("最优能源调度方案:", optimal_schedule)

第二届微电子与纳米技术国际会议（MNT 2025）

• The 2nd International Conference on Microelectronics and Nanotechnology
• 时间：2025年8月8-10日 | 地点：中国·成都
• 官网：DOCS 2025 2025
• 亮点：7天高效审稿周期，聚焦第三代半导体、纳米材料与MEMS器件，EI+Scopus助力学术影响力！
• 适合人群：微电子芯片设计、纳米材料研发、半导体工艺方向的硕博生及企业技术骨干。
• 纳米材料热导率预测（基于深度学习）

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

def create_nn_model(input_dim):
    """
    创建一个用于预测纳米材料热导率的深度学习模型。
    :param input_dim: 输入特征维度
    :return: Keras 模型
    """
    model = Sequential()
    model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=input_dim))
    model.add(Dense(32, activation='relu'))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
    return model

# 示例：纳米材料热导率预测
X_train = np.random.rand(1000, 5)  # 1000个样本，每个样本5个特征
y_train = np.random.rand(1000)  # 热导率标签

model = create_nn_model(X_train.shape[1])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, verbose=0)

第二届环境保护与污染控制国际会议（EPPC 2025）

• (2nd Int’l Conf. on Environmental Protection & Pollution Control)
• ⏰ 时间：2025.9.12-14 | 地点：中国·昆明（生物王国的生态会客厅）
• 官网：EPPC 2025
• ✨ 亮点：7天闪电反馈！聚焦污染治理技术与生态修复创新方案
• 检索：EI Compendex & Scopus双引擎驱动
• 适合：环境工程/生态治理硕博生，急需绿色技术突破性成果！
• 污染扩散模拟（基于有限差分法）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def pollution_diffusion_simulation(grid_size, diffusion_coeff, time_steps, source_location):
    """
    使用有限差分法模拟二维污染扩散。
    :param grid_size: 网格大小 (x, y)
    :param diffusion_coeff: 扩散系数
    :param time_steps: 时间步数
    :param source_location: 污染源位置 (x, y)
    :return: 污染浓度矩阵
    """
    x, y = grid_size
    grid = np.zeros((x, y))
    grid[source_location] = 1.0  # 污染源初始浓度

    dx = 1.0
    dt = 0.1
    for _ in range(time_steps):
        grid_new = np.copy(grid)
        for i in range(1, x-1):
            for j in range(1, y-1):
                laplacian = (grid[i+1, j] + grid[i-1, j] + grid[i, j+1] + grid[i, j-1] - 4 * grid[i, j]) / dx**2
                grid_new[i, j] = grid[i, j] + dt * diffusion_coeff * laplacian
        grid = grid_new

    return grid

# 示例：污染扩散模拟
grid_size = (100, 100)
diffusion_coeff = 0.1
time_steps = 100
source_location = (50, 50)

pollution_grid = pollution_diffusion_simulation(grid_size, diffusion_coeff, time_steps, source_location)
plt.imshow(pollution_grid, origin='lower', cmap='hot')
plt.colorbar(label='Pollution Concentration')
plt.title('Pollution Diffusion Simulation')
plt.show()

2025教育研究与培训技术国际会议（ERTT 2025）

• (Int’l Conf. on Education Research & Training Technologies)
• ⏰ 时间：2025.9.19-21 | 地点：中国·长沙（橘子洲头的数字教育浪潮）
• 官网：ERTT 2025
• ✨ 亮点：1周高效录用！覆盖智慧教育/去中心化管理等十大热门主题
• 检索：CPCI+CNKI双轨护航
• 适合：教育技术/数字教研从业者，征集未来课堂与伦理实践新范式！
• 基于协同过滤的学生学习推荐系统

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

def cf_recommendation(user_item_matrix, user_id, top_n=5):
    """
    基于协同过滤的学生学习资源推荐。
    :param user_item_matrix: 用户-项目交互矩阵
    :param user_id: 目标用户ID
    :param top_n: 推荐数量
    :return: 推荐项目列表
    """
    # 计算用户相似度
    user_similarities = cosine_similarity(user_item_matrix)
    # 获取相似用户
    similar_users = np.argsort(user_similarities[user_id])[::-1][1:top_n+1]
    # 计算推荐分数
    recommendations = np.dot(user_similarities[user_id, similar_users], user_item_matrix[similar_users])
    # 排序并返回推荐结果
    recommended_items = np.argsort(recommendations)[::-1][:top_n]
    return recommended_items

# 示例：学生学习推荐系统
user_item_matrix = np.random.randint(0, 2, (100, 50))  # 100个用户，50个学习资源
user_id = 0
recommended_resources = cf_recommendation(user_item_matrix, user_id)
print("推荐的学习资源:", recommended_resources)