2025年第六届电子工程人工智能国际会议(AIEE 2025)

会议时间：
2025年1月13日至15日

会议地点：
泰国曼谷

检索机构：
EI,Scopus,SCI

AIEE 2025 |曼谷，泰国

欢迎访问2025第六届电子工程人工智能国际会议（AIEE 2025）官方网站。会议将于2025年1月13日至15日在泰国曼谷举行。

AIEE是一个供科学家、工程师和研究人员讨论和交流新想法、结果、经验和正在进行的工作的论坛。这次会议还将为年轻研究人员提供一个绝佳的机会，让他们将他们的工作置于国际审查之下，从来自世界各地的同行那里获得反馈，从这一重要研究领域的领导者的丰富经验和专业知识中获得经验和专业知识，并为参与者和受邀代表之间的国际社会之间的新研究合作开辟空间。

论文集

录用的论文将发表在ACM的国际会议论文集系列中，ISBN 979-8-4007-0707-0。这些资料将存档在 ACM 数字图书馆中，并由 Ei Compendex 和 Scopus 编入索引，并提交汤森路透会议论文集引文索引（ISI Web of Science）审查。

AIEE 2024- ACM |国际标准图书编号： 979-8-4007-1685-0

AIEE 2023- ACM |书号： 978-1-4503-9951-7 |Ei-Compendex 和 Scopus

AIEE 2022- ACM |书号： 978-1-4503-9548-9 |Ei-Compendex 和 Scopus

AIEE 2021- ACM |书号： 978-1-4503-8927-3 |Ei-Compendex 和 Scopus

AIEE 2020- ACM |书号： 978-1-4503-7673-0 |Ei-Compendex 和 Scopus

征稿启事

特别征集与会议主题相关的论文，包括理论、方法和新兴应用。邀请以下贡献，包括但不限于以下技术领域：

人工智能技术

人工智能

人工智能算法

生物统计学

计算机视觉和语音理解

学习

的计算理论数据和网络挖掘

数据挖掘和机器学习工具

进化计算

集成方法

模糊逻辑

模糊系统

神经网络和支持向量机

粗糙和模糊粗糙集

推理与进化

软计算与应用

视觉信息处理

模式识别

并行处理

模式识别

普适计算和环境智能

机器学习

概率推理

进化计算

图像处理

粗糙集

视觉识别

数据可视化

语义网技术和技术

人工智能应用

人工智能工具与应用

启发式和人工智能规划策略和工具

混合智能系统

智能代理

信息检索

智能控制

智能系统架构

智能和基于知识的系统

最近的趋势和发展

机器人

技术混合智能系统

反应式分布式人工智能

网络智能应用与搜索

软计算理论与应用

软件与硬件架构

主旨演讲嘉宾家

刘玲教授（IEEE Fellow）

美国佐治亚理工学院

刘玲是正教授在佐治亚大学计算机科学学院理工学院。她指导分布式数据研究项目强化系统实验室（DiSL），检查各种大数据系统和分析的各个方面。教授。 Liu被选为IEEE Fellow，并获得了 IEEE计算机学会技术成就获奖（2012年），最佳论文奖获得者来自包括IEEE在内的众多顶级场所的奖项 ICDCS、WWW、ACM/IEEE CCGrid、IEEE云、IEEE 国际水联。刘教授曾担任《公约》编委十几种国际期刊，包括 IEEE Transactions on主编服务计算（2013-2016）。目前，教授。 Liu是ACM Transactions的主编关于互联网计算（自 2019 年起）。她是 IEEE CS Fellow评审委员会主席（2024财年）。她目前的研究主要是由美国国家科学基金会（National Science Foundation）和思科（CISCO）提供支持和 IBM。

演讲题目：从集中学习到分布式学习：机遇与挑战

摘要：机器学习具有通过对海量数据的（集中式）学习开花结果，最近的自监督多模态学习和生成式人工智能的进展 LARGE 语言模型（LLM）。大多数基准数据集都是公开可用的数据源，并可以自由地收集到一个集中的云仓库中，以训练大型模型，如ChatGPT、LLaMA。但是，对于关键任务在现实世界中的应用中，大量的专有数据是 24x7 全天候生成的互联网的边缘。在地理上集中收集此类内容分布式和专有数据集既不可行，也不现实。资源/延迟需求和数据隐私/机密性要求。在这个杰出的演讲，我将说明自我监督的潜力学习和生成式人工智能，并讨论两项重要的技术进步在 Equitable AI 中，可以扩展大型模型的训练和部署在边缘。首先，我们将描述和比较一套大型模型大型基础模型的约简技术及其对下游学习任务。其次，我们将介绍联邦学习（FL），一种新兴的分布式学习范式。联邦学习有望实现以下目标允许分布式群体联合训练大型全球模型边缘客户端，同时将其敏感数据保持在本地，并且仅共享其在每轮迭代学习期间，使用 FL 服务器更新本地模型直到全球模型达到收敛。最后，我将展望一下生成式 AI 和 LLM。

翁菊阳教授（IEEE Life Fellow）

Brain-Mind Institute 和 GENISAMA，美国

翁菊阳教授获得 1982年获复旦大学学士学位，获理学硕士学位。和伊利诺伊大学的博士学位 1985 年和 1989 年在厄巴纳-香槟，分别，全部在计算机科学中。他是一个曾任计算机系教员理工科，教员认知科学项目，以及密歇根州立大学的神经科学项目大学，东兰辛。他是一个来访者计算机科学学院教授复旦大学，2003年11月-2014年3月，以及在麻省理工学院的媒体实验室做过休假研究 1999年秋季至2000年春季;和部门脑与认知科学 2006年秋季-春季 2007年教授BCS9.915/EECS6.887计算春季的认知和神经发育 2007. 自 Cresceptron 工作以来（ICCV 1993）第一个用于 3D 的深度学习神经网络世界没有选拔后的不当行为，他扩大了他在生物学方面的研究兴趣启发发展性学习的系统，包括感知、认知、行为、动机、机器思维和意识学习模型。他出版了 300 多篇有关相关主题的研究文章，包括任务浑浊、智力指标、脑-心架构，涌现图灵机，用于通用的自主编程（APFGP），“深度”中的选拔后缺陷学习“、视觉、听觉、触摸、注意、检测、识别、自主导航、和自然语言理解。他出版了与 T. S. Huang 和 N. Ahuja 一起进行研究专著《图像中的运动与结构》序列。他写了一本名为《自然》的书和人工智能：计算计算脑-心简介。翁博士是《International Journal of Humanoid Robotics》的主编。《Brain-Mind》主编杂志，以及IEEE自主心理汇刊的副主编发展（现在的认知和发展系统）。在别人的支持下，他发起国际系列活动发展与学习会议（ICDL），IEEE自治汇刊心理发展，大脑 - 心灵研究所和初创公司 GENISAMA LLC。他是《IEEE Transactions》副主编关于模式识别和机器智能以及IEEE图像汇刊处理。

演讲题目：训练和测试协议有意识的学习机器人摘要：这是一个理论上的

说话。有意识学习的算法具有最近出版（Weng AIEE 2022）。人类儿童的发育尺度很好发达。这样的尺度需要适应测试有意识的学习机器人。

没有这样的适应，有未来意识机器人缺乏一个标准，即使理论和实现了有意识学习的算法并在未来进行完善。

这次谈话讨论了这样的改编，但确实如此不包括实际实验结果。它首先提出，开放的头骨不允许一个有意识的大脑，因为

开放的头骨允许一个有意识的人（人类）谁接管了意识的工作。这就是为什么目前流行的“开放头骨” 机器学习协议不会产生有意识的机器人。然后，演讲借用了一些人类心理发展的里程碑以人类的心理年龄来衡量。

笔者希望独立实验室将使用里程碑进行测试建议到这里，以便看看新的协议适用于测量机器人意识。由于空间限制，此谈话并不能解释有意识的学习。这读者应先阅读（Weng AIEE 2022）之前参加这次讲座。对于四个方面跨里程碑转移，读者应该阅读 J. Weng，《自然与人工》《智力》，第2版，邦盟汇骏出版社，2019年，特别是第 10.3 节。

AIEE历届主题演讲嘉宾

刘德荣教授（IEEE Fellow）

美国伊利诺伊大学芝加哥分校

刘德荣于1994年获得圣母大学电气工程博士学位。1993 年至 1995 年，他是通用汽车研发中心的研究员。1995 年至 1999 年，他担任史蒂文斯理工学院电气与计算机工程系的助理教授。他于 1999 年加入伊利诺伊大学芝加哥分校，并于 2006 年成为电气和计算机工程以及计算机科学的正教授。2008年入选中国科学院“百人计划”，2010年至2015年担任自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室副主任。他现在是广东工业大学自动化学院的正教授。他出版了19本书。他是《人工智能评论》（Springer）的主编。2010 年至 2015 年，他担任 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 的主编。他于1999年获得美国国家科学基金会颁发的教师早期职业发展奖，2006年至2009年获得伊利诺伊大学学者奖，2008年获得国家自然科学基金海外杰出青年学者奖，2014年获得亚太神经网络大会杰出成就奖。他是IEEE的会员，国际神经网络学会的会员，以及国际模式识别协会的会员。

金海教授（IEEE Fellow）

华中科技大学，中国

海金获得博士学位华中大学计算机工程专业学位 1994年毕业于中国科学技术大学。他是长公学者讲座教授计算机科学与工程与华中科技大学。1996年他获得了德国学术交流的机会服务团契来访技术德国开姆尼茨大学。他工作过 1998年在香港大学工作 2000年，作为访问学者与该校 1999年间的南加州大学和 2000 年。他的研究兴趣包括计算机体系结构、虚拟化技术、集群计算和云计算，点对点计算，网络存储和网络安全。他被授予获国家科学奖优秀青年奖 2001年中国成立。他是首领中国最大的电网——中国电网的科学家中国计算项目，并担任首席国家973基础研究科学家《中国人民广播电台》虚拟化技术项目计算系统和云安全。他有合著了 22 本书，出版了 700 多部研究论文。他是 IEEE、CCF 的会员，也是 ACM的终身会员。、

陈凯教授（IEEE Fellow）

香港城市大学，香港

Kay Chen Tan分别于1994年和1997年获得英国格拉斯哥大学电子和电气工程学士学位（一等荣誉）和博士学位。他是香港城市大学计算机科学系的正教授。他发表了 300 多篇参考文章和 10 本书。谭教授是IEEE Transactions on Evolutionary Computation（IF： 8.058）的主编，2010年至2013年担任IEEE Computational Intelligence Magazine的主编，目前担任10多种期刊的编委。他目前是IEEE CIS AdCom的当选成员，IEEE DLP演讲者，以及中国长江讲座教授。

Peter Haddawy 教授

泰国玛希隆大学

Haddawy 教授于 1981 年获得波莫纳学院的数学学士学位，分别于 1986 年和 1991 年获得伊利诺伊大学厄巴纳分校的计算机科学硕士和博士学位。他在威斯康星大学密尔沃基分校电气工程和计算机科学系担任终身副教授，并在2002年之前担任该校决策系统和人工智能实验室主任。随后，他在亚洲理工学院（AIT）担任计算机科学和信息管理教授至 2010 年，并于 2005 年至 2010 年担任学术事务副校长。2010 年至 2013 年，他在联合国担任联合国大学国际科学技术研究所所长。Haddawy 教授曾是富布赖特研究员、Hanse-Wissenschaftskolleg 研究员、艾弗里布伦戴奇学者和壳牌石油公司研究员。他的研究广泛涉及人工智能、医学信息学和科学计量学领域，他发表了 130 多篇参考论文，他的工作被广泛引用。他在人工智能方面的研究主要集中在使用决策理论原理来构建智能系统，并在决策理论规划和概率逻辑领域进行了开创性的工作。他目前的工作重点是智能医疗培训系统和人工智能技术在病媒传播疾病的监测和建模中的应用。在科学计量学领域，Haddawy教授专注于开发由实际政策问题推动并应用于实际政策问题的新型分析技术。他目前在泰国玛希隆大学信息通信技术学院担任全职教授，担任玛希隆-不来梅医学信息学研究部门主任和研究副院长。他还在德国不来梅大学担任名誉教授和医学信息学主席。

Chen-Huei Chou 教授

美国南卡罗来纳州查尔斯顿学院

Chen-Huei Chou在台湾中原大学获得信息与计算机工程学士学位，在台湾国立成功大学获得计算机科学与信息工程硕士学位，在美国伊利诺伊州芝加哥市的伊利诺伊大学获得工商管理硕士学位，在美国威斯康星州威斯康星大学密尔沃基分校获得管理信息系统博士学位。

他是美国南卡罗来纳州查尔斯顿学院商学院信息管理和决策科学副教授。他的研究成果发表在MIS期刊和主要会议论文集上，包括MIS Quarterly、Journal of Association for Information Systems、Decision Support Systems、IEEE Transactions on Systems、Man， and Control netics、Computers in Human Behavior、Internet Research以及Journal of Information Systems and e-Business Management。他的兴趣领域包括灾害管理中的网页设计问题、本体开发、工作场所的互联网滥用、文本挖掘、数据挖掘、知识管理以及与 IT 使用相关的行为研究。

演讲题目：用于现代互联网滥用检测的人工智能

抽象：随着互联网在组织中的使用不断增长，工作场所的互联网滥用也在不断增加。员工的互联网滥用活动（如在线聊天、游戏、投资、购物、非法下载、色情和网络色情）和在线犯罪正在给组织带来生产力损失、资源浪费、安全风险和法律责任方面的严重成本。组织已经开始通过互联网使用政策、管理培训和监控进行反击。互联网过滤软件产品在组织中的采用数量越来越多。这些产品主要依靠黑名单、白名单和关键词/画像匹配。在这次演讲中，我想分享一种用于互联网滥用检测的文本挖掘方法。我实证比较了互联网的各种术语加权、特征选择和分类技术软件程序员工作场所的滥用检测。实验结果非常有希望;它们表明，文本挖掘方法将有效地补充现有的互联网过滤技术。在这次演讲中，我想分享我在进行文本挖掘方法以检测工作场所的互联网滥用方面的知识和经验。

特邀演讲嘉宾家

朱萍

北京远大网络信息公司 Limited，中国

朱平，54岁，博士，工程学教授。一直从事智能系统研发超过26年。他主要研究兴趣包括思维机器、语义理解和复杂算法。

他先后承接了该申请，中国863计划智慧城市的研发与管理（二期工程）任务：“城市多层次建设智能分析，决策支持中间件与系统建设“;中国 “十二五”新疆制造信息化技术示范项目：“关键应用、研发和管理中国电力公司技术研究与示范体系智慧油田“;并取得了成功申请作为主要撰稿人向克拉玛依报告科技局项目：“数据智能化服务平台“，并主持作为项目负责人进行研发工作。

他参与了2015年的准备工作中国国际智慧城市白皮书促进《消除对妇女一切形式歧视公约》部长级协调小组智慧城市发展;已成功申报2016年度科技计划项目中国住房城乡建设部项目乡村发展：“全生命周期云建筑机械及管理平台基于物联网的电气设备“，以及完成平台开发;协助北京市经济委员会和信息技术在准备中北京副中心智慧城市规划及作为副组获得表彰领导;主持了“大数据”研究政务生态建设” 北京市科学技术委员会在 2017;参与建设北京大数据平台;参加国家重点研发项目应用与研发项目项目“《中国人民解放运动关键技术研究》物联网和智慧城市安全保障“作为主要成员。超过 40 个科学和技术论文已由国内外第一作者，国家级8人已取得发明专利为主要作者。

作为会议主席，他参加了 CCEAI 2021 和 CAIT 2020 国际学术会议会议，担任技术委员会委员国际学术会议成员多次担任特刊嘉宾《国际学术杂志》编辑 “当代数学”。他是 Hong 的成员香港机器人与自动化学会（HKSRA），亚太科学研究所和工程（APISE）和国际科学与工程协会发展（IASED）。

托尼·林格伦

瑞典斯德哥尔摩大学

托尼·林格伦（Tony Lindgren）是一名律师计算机系教授系统科学（DSV），斯德哥尔摩大学。在 2006年获得计算机专业博士学位和系统科学。他曾在以下领域工作过自2008年以来，他在学术界和工业界担任多项专利的发明者和著作者许多科学文章。他的研究是旨在探索一般的机器学习但对使用数据驱动特别感兴趣预测性维护问题的方法。在斯堪尼亚工作期间，Lindgren 博士从事过工作关于将他的研究应用于解决实际问题维护优化等问题斯堪尼亚重型卡车。自 2019 年以来，托尼·林格伦曾担任系统分析的负责人，并 DSV 的安全部门。

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