重要信息

时间：2025年8月15日-17日           会议地点：中国-青岛            官网：www.icaann.net 

征稿主题 

• 人工智能应用与技术

• 大语言模型

• 强化学习

• 机器学习

• 认知科学

• 优化控制与信号处理

• DNA计算与量子计算

• 机器人学

• 非经典计算与新型计算模型

• 智能系统架构；智能网

• 计算机建模 

• 新兴技术与应用 

• 高性能计算

• 云计算技术

• 算法和数据结构

• 电气系统

• 计算统计 

• 计算科学与工程 

• 深度学习

• 信号处理

• 信息提取

• 自然语言推论

• 模式识别

• 图像处理与计算机视觉

• 其他相关主题

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先进算法与神经网络：智能计算的核心动力

一、研究背景

随着信息技术的飞速发展，智能系统对“高效感知、精确识别、自主决策”的需求日益增长。传统的规则驱动式计算方法已难以胜任复杂非线性问题的建模与推理任务，因此，**先进算法（Advanced Algorithms）与神经网络（Neural Networks）**成为推动人工智能、深度学习、智能系统发展的核心技术。

神经网络作为一种模拟生物神经系统的算法结构，具备强大的数据建模能力，能够通过大量样本自动学习输入与输出之间的高维复杂映射。而先进算法则为模型的训练优化、结构设计、泛化能力提供理论与工程保障。

二者深度融合，在图像识别、自然语言处理、智能控制、推荐系统、自动驾驶等场景中展现了卓越性能。

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二、研究内容与关键技术

1. 先进算法（Advanced Algorithms）

高级算法研究着眼于复杂问题的高效求解与模型泛化，涵盖如下方面：

• 优化算法：

  • 梯度下降变种（SGD、Adam、RMSProp、AdaGrad）

  • 二阶优化（L-BFGS、Newton）

  • 元学习优化器（如 MAML、Meta-SGD）

• 搜索与组合优化：

  • 遗传算法、粒子群优化（PSO）、模拟退火

  • 蒙特卡洛树搜索（MCTS）

  • 强化学习中的策略优化（PPO、A3C、DDPG）

• 图算法与图神经网络：

  • GCN、GAT、GraphSAGE，用于建模图结构（社交、交通、分子等）

• 可解释性与鲁棒性算法：

  • 特征可视化、敏感性分析、对抗样本生成（FGSM、PGD）

• 模型压缩与加速算法：

  • 知识蒸馏、剪枝、量化、低秩分解

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2. 神经网络（Neural Networks）

神经网络是模拟人脑结构的机器学习模型体系，研究内容涵盖以下维度：

• 基础结构类型：

  • 全连接神经网络（FNN）

  • 卷积神经网络（CNN）

  • 循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）

  • 自注意力机制与Transformer架构

• 深度学习模型：

  • ResNet、DenseNet（解决梯度消失、加深网络）

  • EfficientNet、MobileNet（轻量化部署）

  • Vision Transformer（ViT）、Swin Transformer（图像建模）

• 生成模型：

  • 自编码器（AE、VAE）

  • 生成对抗网络（GAN）

  • 扩散模型（Diffusion Models）

• 多模态神经网络：

  • 联合处理图像、文本、语音等信息（如CLIP、BLIP、GIT）

• 神经架构搜索（NAS）：

  • 自动寻找最优网络结构，提升建模能力与部署效率

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三、典型应用场景

应用领域	神经网络与算法解决方案
计算机视觉	图像识别（CNN/ResNet）、目标检测（YOLO/Faster R-CNN）、图像分割（UNet）
自然语言处理	文本生成与理解（Transformer、BERT、GPT）、情感分析、翻译
智能推荐	协同过滤+深度因子分解、图神经网络用于社交推荐
金融预测	时间序列分析（LSTM、Transformer）、风险评估
智能制造与工业控制	强化学习控制策略、视觉检测、预测性维护
医疗健康	医学图像分析（CT/MRI）、疾病预测、电子病历理解
自动驾驶	多传感器融合（Camera+LiDAR）、路径规划（DRL）、行为预测

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四、发展趋势与前沿热点

1. 大模型架构与预训练范式

   • 例如 GPT-4、PaLM 2、LLaMA、Gemini 等，通过超大参数规模实现通用智能表示学习。

2. 可解释性与安全性研究

   • 探索神经网络的“黑盒”内部机制，提升对抗鲁棒性与可信性。

3. 低资源环境部署

   • 研究高效轻量网络、模型压缩、自适应推理策略以满足边缘计算、移动设备部署需求。

4. 神经符号融合（Neuro-symbolic AI）

   • 融合神经网络的感知能力与符号逻辑的推理能力，提升复杂决策能力。

5. 多模态学习与跨模态生成

   • 视觉-语言模型、语音-动作同步等方向，推动 AI 向“通感智能”发展。

6. 神经网络架构自进化（AutoML）

   • 通过自动机器学习搜索最优网络结构与超参数配置，降低人工设计门槛。

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五、代表性工具与框架

分类	工具/框架
通用深度学习	PyTorch、TensorFlow、JAX、Keras
神经网络搜索	NAS-Bench、AutoKeras、NNI、Ray Tune
图神经网络	PyG（PyTorch Geometric）、DGL、GraphNets
模型优化	HuggingFace Transformers、ONNX、TensorRT
可解释性工具	Captum、SHAP、LIME、TorchCAM
可视化	TensorBoard、WandB、Netron

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六、结语

“先进算法与神经网络”不仅是人工智能的核心技术支柱，更是引领信息科学走向类脑智能的关键力量。当前与未来，如何构建高效、可靠、可解释、泛化性强的智能模型，已成为全球科技与工业创新的焦点。对这一领域的持续探索，将为智能制造、智慧医疗、数字经济和未来城市建设等提供强大支撑。