第三届通信网络与机器学习国际学术会议(CNML 2025)

 

欢迎来到 CNML 2025 ！

 

2025第三届通信网络与机器学习国际会议

 

2025第三届通信网络与机器学习国际会议（CNML 2025）将于2025年2月21-23日在中国南京召开。

 

CNML 2025 将通信网络和机器学习领域的创新学者和工业专家聚集到一个共同论坛。

 

会议的理念是让来自世界各地大学和行业的科学家、学者、工程师和学生展示正在进行的研究活动，从而促进大学和行业之间的研究关系。本次会议为代表们提供了面对面交流新想法和应用经验的机会，建立了业务或研究关系，并为未来的合作寻找全球合作伙伴。

 

我们诚挚地邀请您参加 CNML 2025，期待在南京见到您！

 

Publlication

 

所有受邀和投稿的论文，即被录用的论文，都将出版，以纳入会议论文集，并符合会议范围和质量要求，并提交给 EI Compendex 和 Scopus 进行索引。所有会议论文集论文不得少于 8 页。

 

注：所有提交的文章均应报告原始研究成果，无论是实验性的还是理论性的，以前未发表或正在考虑在其他地方发表。提交给会议的文章应符合这些标准。我们坚信道德行为是任何学者最基本的美德。因此，任何剽窃或其他不当行为都是完全不可接受的，也是不能容忍的。

 

邀请嘉宾

 

Chong-Yung Chi 教授，国立清华大学，中国

 

IEEE 终身研究员，信息科学主编

 

 

Chong-Yung Chi 教授于 1975 年获得台湾台北大同工业大学学士学位，1977 年获得台湾国立台湾大学硕士学位，1983 年获得美国加州洛杉矶南加州大学博士学位，主修电气工程。他目前是台湾新竹国立清华大学的教授。他发表了 240 多篇技术论文（被 Google-Scholar 引用超过 7500 次），包括 90 多篇期刊论文（主要在 IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING）、140 多篇同行评审会议论文、3 本书章节和 2 本书，包括一本教科书《信号处理和通信的凸优化：从基础到应用》，CRC 出版社， 2017 年（自 2010 年以来，该课程已在中国大陆 10 所一流大学的一系列特邀强化短期课程中广泛使用）。他目前的研究兴趣包括无线通信的信号处理、盲源分离的凸分析和优化、生物医学和高光谱图像分析、基于图的学习和信号处理，以及机器学习中的数据安全和隐私保护。Chi 博士获得了 2018 年 IEEE 信号处理学会最佳论文奖，题为“多用户 MISO 下行链路的中断约束鲁棒传输优化：通过圆锥优化进行可处理的近似”，IEEE Transactionson on Signal Processing，第 62 卷，第 21 期，2014 年 11 月。他一直是许多 IEEE 赞助和共同赞助的信号处理和无线通信研讨会、研讨会和会议的技术程序委员会成员，包括 2001 年 IEEE 无线通信信号处理进展研讨会 （SPAWC） 的联合组织者和总联合主席。他曾担任四份 IEEE 期刊的副主编 （AE），包括 IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING 9 年（2001 年 5 月至 2006 年 4 月，2012 年 1 月至 2015 年 12 月），并且是信号处理理论与方法技术委员会 （SPTM-TC） 的成员（2005-2010 年），通信和网络信号处理技术委员会 （SPCOM-TC） 的成员（2011-2016 年），以及传感器阵列和多通道技术委员会 （SAM-TC） 的成员（2013-2018 年）。 IEEE 信号处理学会。

 

研究方向：机器学习中的数据安全与隐私保护、无线通信中的信号处理、盲源分离的凸分析与优化、基于图的学习和信号处理。

 

 

钟景辉教授，华南理工大学

 

IEEE 高级会员

 

 

华南理工大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师，科技部重点领域创新团队核心成员，广东省高层次人才计划引进青年拔尖人才。近年来，他在IEEE TEVC、IEEE Tcyb、IEEE CIM和ACM TOMACS等国际权威期刊和会议上发表了100多篇学术论文。主持多项国家级科研项目、省级科研项目、产业化项目和产教融合协同育人项目，获教育部自然科学一等奖。他目前是国际期刊《模因计算》（JCR First District Journal）的编委，IEEE高级会员，CCF高级会员，协同计算特别委员会委员和Intelligent优化与调度特别委员会委员。

 

研究方向：进化计算、机器学习、多智能体建模与仿真。

 

 

征文

 

提交的主题包括但不限于：

 

 

·通信网络

 

·传播理论

 

·通信建模理论与实践

 

· 通信信号处理

 

·计算机模拟

 

·人机交互

 

·绿色通信系统

 

·网络和无线通信

 

·光通信和光网络

 

·5G 通信和网络

 

·遥感和卫星通信

 

·有线传感器和通信网络

 

·通信渠道和移动设备

 

·网络和信息安全技术

 

·卫星通信技术

 

·现代光纤通信技术

 

·汇编语言编程

 

·其他相关主题

 

·机器学习

 

·智能系统

 

·通信人工智能

 

·计算机视觉

 

·图像处理

 

·通信大数据

 

·机器学习 5G 系统

 

·机器学习的安全和保护

 

·机器学习的实验评估

 

·机器学习算法的性能分析

 

·用于用户行为预测的机器学习

 

·用于通信网络中异常检测的机器学习技术

 

·用于以信息为中心的网络和数据挖掘的机器学习技术

 

·在通信中实现神经网络的高效硬件技术

 

·基于真实通信网络的分布式学习算法和实现

 

·有线/无线通信系统中机器学习技术的性能分析和评估

 

·其他相关主题

 

 

 

 

联系我们

 

刘丽玲（会议秘书）

 

电话：+86-17320119422（微信同号）

 

电子邮件： contact_cnml@163.com