2025年第十七届未来计算机与通信国际会议(ICFCC 2025)

 

欢迎致辞

我们很高兴地宣布，第 17 届 未来计算机与国际学术会议 通讯 （ICFCC 2025） 将于 6 月 25 日在韩国济州岛举行 27, 2025. 该会议由 Science 和 工程学院 / 支持方：冈山大学、 埃武拉大学、岐阜圣德学园大学、 和国立台湾科技大学以及 科技。

 

ICFCC 是领先的未来年度会议 适合所有研究人员的计算机和通信 国内外。本次会议聚焦未来 计算机和通信。ICFCC 会议 将为 研究人员、学者和科学家交流 他们的想法面对面。我们拥有强大的 组织团队、可靠的声誉和 世界各地的广泛赞助商。它会 为您带来意想不到的收获。我们欢迎您 成为我们大家庭的一员。

 

重要日期

提交截止日期： 2025年 2月 05日

录取通知： 2025 年 2 月 25 日

报名截止日期： 2025 年 3 月 10 日

 

邀请嘉宾

 

主讲人 I

 

 

 

Prof. Xiaoli Li，

Nanyang Technological University， 新加坡

 

演讲题目：利用 AI 的力量：转型 通过高级计算机科学和 工程

摘要：这 演示文稿深入探讨了 关键行业的计算机科学与工程， 包括制造、航空航天、专业 服务和运输。在制造业和 航空航天、AI 驱动的时间序列分析以 革命性的力量，实现预测性维护和 状态监测。了解这些进步如何 优化运营，最大限度地减少停机时间并提升 生产力。在专业服务领域，AI 证明在提高审计师的生产力方面不可或缺， 准确预测员工流失和发展 先进的网络威胁搜寻工具，以增强安全性。 在运输行业，探索 AI 如何 优化交通信号灯系统以提高效率。 加入我们的旅程，探索计算机科学和 工程正在重塑行业，推动 创新，为现实世界铺平道路 转型。

 

个人简介： Xiaoli 博士是 目前担任部门主管（Machine Intellection 部门，由 100+ AI 和数据科学家组成， 这是 Singapore） 和该研究所的一名首席科学家 新加坡 A*STAR 的 Infocomm Research。他还持有 南洋理工大学兼职教授职位 大学（他在 National 担任兼职职位 新加坡大学 6 年）。他是 IEEE 亚太人工学会会员 情报协会 （AAIA）。小李也在服务 担任 KPMG-I2R 联合实验室联合主任。他一直是会员 信息技术标准委员会 （ITSC） 来自 ESG Singapore 和 Infocomm Media Development 自 2020 年起获得权威 （IMDA）。此外，他还担任 卫生部健康创新专家组成员 卫生部 （MOH） 专家小组成员 教育 （MOE） 以及 Smart 的 AI 顾问 国家和数字政府办公室 （SNDGO），Prime 部长办公室，突出了他广泛的 参与关键的政府和行业倡议

 

主旨演讲嘉宾 II

 

 

Professor Minghua Chen

香港城市大学， 中国香港

 

语音标题：合成分布式算法 组合网络优化

摘要：许多重要的 网络设计问题从根本上说是组合的 优化问题。大量此类问题， 但是，分布式 算法。我们开发了一种马尔可夫近似技术 用于合成网络的分布式算法 具有近乎最佳性能的组合问题。我们 表明当使用 log-sum-exp 函数来 近似任何组合的最优值 问题，我们最终会得到一个可以 解释为平稳概率分布 一类时间可逆马尔可夫链。选择 马尔可夫链在这类中，或者他们小心翼翼地 扰动的版本，产生分布式算法 解决 log-sum-exp 近似问题。马尔可夫 近似技术允许人们利用富人 马尔可夫链设计分布式方案的理论 有性能保证。通过案例研究，我们 说明它不仅可以提供新鲜的 从现有分布式解决方案的角度来看，而且还 可以帮助我们在其他 具有可证明性能的问题域，包括 云计算、边缘计算和 IoT 调度。

 

个人简介：陈明华博士在清华大学电子工程系获得工程学士和硕士学位。他在加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学系获得博士学位。他目前是香港城市大学数据科学学院的教授。他获得了加州大学伯克利分校的 Eli Jury 奖（颁发给研究生或应届校友，以表彰他们在系统、通信、控制或信号处理领域的杰出成就）和多个最佳论文奖，包括 2009 年 IEEE ICME 最佳论文奖、2009 年 IEEE 多媒体汇刊论文奖、2012 年 ACM 多媒体最佳论文奖。 2021 年 IEEE INFOCOM 最佳海报奖，以及 2023 年 ACM e-Energy 最佳论文奖。他目前是 IEEE Systems Journal 的高级编辑和 ACM SIGEnergy 的执行成员（作为奖项主席）。他最近的研究兴趣包括在线优化和算法、电力系统中的机器学习、智能交通系统、分布式优化和延迟关键型网络系统。他是 ACM 杰出科学家和 IEEE Fellow。

 

特邀报告人 I

 

 

 

Dr. Bruno Carpentieri，

意大利萨莱诺大学

 

演讲标题： 数据压缩不仅压缩数据

摘要： 数字数据压缩是数字的编码 data 以最小化其表示形式。在压缩 表单数字数据可以更紧凑地存储，并且 传播速度更快。虽然在开始时 数据压缩的主要应用是 当今将文件存储在磁盘和数字存储器上 数字数据压缩是 数字通信：我们不会，因为 例如，数字电视、智能手机和卫星 通信，甚至没有 AI 引擎 高效的数据压缩。近期进展 压缩涵盖广泛的应用。

例如，Internet 和万维网 基础架构受益于压缩、搜索 引擎可以扩展 sketch 的理念 用于文本文件、图像、语音或音乐数据等。 此外，新的通用压缩方法是 一直在开发中，那些允许索引的 过度压缩数据或错误弹性。 压缩也激发了信息理论 模式发现和分类工具， 特别是对于 BIO 序列。

今天我们知道，数据压缩、数据 预测、数据分类、学习和数据 挖掘是相同 （多维） 的分面 硬币。

在本次演讲中，我们将回顾一些最近的 该领域的进展并发现 Uncommon 数据压缩的应用。

 

个人简介： Bruno Carpentieri 毕业于计算机科学专业 萨莱诺大学，然后获得了 文学硕士学位和哲学博士学位 布兰迪斯大学计算机科学学士学位 大学（美国马萨诸塞州沃尔瑟姆）。自 1991 年以来，他一直 先是研究员，然后是副教授和 最后是计算机科学正教授 萨莱诺大学（意大利）。他的研究兴趣 包括数据压缩和信息隐藏。他 曾任 IEEE Trans 杂志的副主编。上 Image Processing，并且仍然是 国际期刊 Algorithms and Security 和通信网络。他还是主席和 各种国际会议的组织者 包括国际数据会议 压缩、通信和处理，联合主席 国际压缩会议 （International Conference on Compression） 和 序列的复杂性，以及多年来的 IEEE Data 程序委员会成员 Compression Conference.他一直负责 现场的几份欧盟委员会合同 数据压缩（数字图像的压缩 和视频）。他指导数据压缩 计算机科学系实验室 萨莱诺大学。

 

特邀演讲人 II

 

Sanghyuk Lee

博士 乌兹别克斯坦新乌兹别克斯坦大学

 

演讲标题：使用 Iterative 进行决策 具有半完美信息

的游戏 abstract： A 具有迭代游戏的决策框架 结构。在提议的 结构，则每个玩家的最大收益为 由迭代过程解决。基于 payoff matrix，则通过 将其与玩家设定的标准进行比较。 为了实现各方（买方和 seller），提出了一种迭代游戏结构 基于给定的收益矩阵和迭代 机器。对于实际应用，实用 example 的 获得。与现有的 半完美下的博弈论研究 信息，提供的解决方案与他们的解决方案相去甚远 payoff 但结果对两个人来说是可以接受的 各方。

 

个人简介： Sanghyuk Lee （M'21-SM'21） 获得博士学位 来自韩国首尔市首尔国立大学 1998 年电气工程。他的主要研究 兴趣包括具有相似性的数据评估 测量， 人体信号分析， 高维 数据分析， 控制器设计 线性/非线性系统和观测器设计 线性/非线性系统。李博士目前是 在新计算机学院担任教授 乌兹别克斯坦大学，塔什干，乌兹别克斯坦 2023. 他一直担任 智能电网和信息中心 习 Jiaotog-Liverpool 的汇聚 （CeSGIC） 2014 年至 2023 年在中国苏州的大学。他 还曾担任韩国副总裁 2012 年至 2019 年是 Convergence Society （KCS），并且是 被任命为清迈大学兼职教授 2016 年，泰国清迈大学。李医生 与 KCS 一起组织了几次国际会议 并荣获杰出等多项荣誉 KCS 和 Korean Fuzzy 的学者/最佳论文奖 社会。Lee 博士是 IEEE 的高级会员。

 

特邀演讲人 III

 

Amirrudin Kamsin

博士 马来西亚马来亚大学

 

演讲题目：混合式学习

的挑战摘要： 混合式学习被广泛认为是一种方法 结合了面对面提供的好处 和在线学习组件。但是，此 线上与面对面相结合的方法 instructional components 引起了对 岁月。几项研究强调了 混合学习模式的总体挑战 指示，但一直没有明确的 了解存在的挑战 混合式学习的在线部分。因此， 对文献进行系统评价 识别在线挑战的目标 学生混合式学习的组成部分， 教师和教育机构的观点。 自我调节的挑战和使用中的挑战 学习技术是 学生面对。教师面临的挑战主要在于 使用技术进行教学。挑战 提供合适的教学技术 对教师的有效培训支持是 教育机构面临的主要挑战。 本综述强调了进一步 针对学生、教师和 教育机构在 Blended 中面临的挑战 学习。此外，我们还提出了一些 对未来研究的建议。

 

个人简介： Amirrudin Kamsin 是该学院的高级讲师 计算机科学和信息技术，以及 代理主任和副主任（ODL 和 专业课程） 大学继续教育中心 （UMCCed） 马来西亚马来亚。他收到了他的 BIT 2001 年获得计算机动画硕士学位 2002 年毕业于马来亚大学和伯恩茅斯大学 大学，英国。他于 伦敦大学学院计算机科学 （UCL） 在 2014 年。他的研究领域包括 人机交互 （HCI）、鉴权 系统， 在线学习， 移动应用程序， 严肃 游戏、增强现实和移动健康服务。

 

 

论文征集

ICFCC 征集原件， 用于研究出版物的未发表和新颖的论文 和研究轨道上的演示，以及 行业/应用论文 Future Computer 和 通信是值得关注的，包括以下内容：

 

 

计算机工程

 

算法

生物信息学

计算机模拟

控制系统

数据挖掘

专家系统

图像处理

多媒体

自然语言处理

机器人

技术

教育........

通信工程

 

通信网络

无线通信

下一代网络

的移动通信

基础设施 信息与通信

编码理论

光通信

互联网技术

通信软件

自组

传感器 网络

......

语音和信号处理

 

编码和信号处理

无处不在的智能

通信

信号处理 信息

时代 动态频谱共享

信息隐藏和水印

信号控制技术

信号采集

信号编码和压缩

雷达信号处理

生物医学信号

筛选方法和技术

......

网络和应用技术

 

网络

大数据和机器学习 信息物理系统

数据中心网络

网络

能源效率 边缘和雾计算/网络

以信息为中心的网络

干扰管理和缓解

多媒体网络

网络和信息安全

网络安全和隐私

网络虚拟化

......

图像处理与多媒体技术

 

图像重建

图像修复

小波变换

图像拼接

模式识别

图像信息加密

视频处理技术

文档分类与信息检索

动画设计

视觉与图像

多媒体系统与技术

......

通信工程及应用

 

物联网

智能电网应用

社会计算与网络

可穿戴技术

微波/毫米波/太赫兹电路与系统

智能电网通信

电子健康

分子、生物和多尺度通信

卫星和空间通信

触觉互联网

接入网络/系统和电源通信

......

 

 

联系我们

会议秘书

Ms. Amber Lin

Email： icfcc@sciei.org

电话：+1-562-606-1057 （English） +86 18207777775 （英文&中文）

周一至周五 上午 9：30--下午 12：00--下午 14：00--下午 17：30