【EI/SCOPUS会议征稿】第三届检测技术与自动化工程国际学术会议 (TTAE 2023)
第三届检测技术与自动化工程国际学术会议 (TTAE 2023)原定将于2023年9月15-17日在中国·西安召开。
检测技术与自动化工程国际学术会议将每年举行一次,旨在将“检测技术”和“自动化工程”等学术领域的学者、专家、研发者、技术人员聚集到一个学术交流的平台,并且提供一个共享科研成果、前沿技术,了解学术发展趋势,拓宽研究思路,加强学术研究和探讨,促进学术成果产业化合作的平台。大会诚邀国内外高校、科研机构专家、学者,企业界人士及其他相关人员参会交流。
第三届检测技术与自动化工程国际学术会议 (TTAE 2023)诚邀领域内专家学者参会!
重要信息
大会网站:https://ais.cn/u/INBZvi(点击参会/投稿)
大会时间:2023年9月15-17日
大会地点:中国·西安
接受/拒稿通知:投稿后7个工作日内
收录检索:SCI,EI,Scopus
论文出版
(1).EI
本会议所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿,经过严格的审稿之后,最终所录用的论文将被Conference Proceedings出版,并提交至EI Compendex, Scopus检索。
◆论文不得少于4页。
◆会议论文模板下载→ 前往官网相关栏目下载
◆会议仅接受全英稿件。
(2). SCI
额外征集优秀论文,按SCI期刊论文要求审稿,直接推荐至包括并不限于以下:
期刊1:Wireless Communications and Mobile Computing(ISSN:1530-8669,IF:2.336)
期刊2:Journal of Sensors(ISSN: 1687-725X,IF:2.137)
期刊3:PROCEEDINGS OF THE INSTITUTION OF MECHANICAL ENGINEERS PART C-JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING
期刊4:SCIENCE(ISSN: 0954-4062,IF:1.762)
征稿主题
自动化工程 导航、制导与控制 惯性技术及导航设备 运动载体导航与定位 信息融合与智能控制 智能仪器控制技术 GNSS技术及其应用 新型控制技术及其在导航中的应用 精密仪器及机械 微型机电系统和微型机器人 仿生、智能机械、特种机器人智能机械及其运动控制 应用技术及系统设计和自动化新技术 传感器无线传输网和现场总线控制技术 仪器嵌入式技术及网络控制技术 系统工程理论与应用 智能化、网络化、集成化现代检测技术与系统 新型传感器及数据融合技术 模糊逻辑控制系统 模糊与神经网络工程导论 制造工业自动化设备与系统 无线传感器网络技术 | 检测技术 现代检测技术 集成化系统开发的技术基础 自动测试理论 测试计量技术及仪器 复杂系统建模与仿真 MATLAB系统分析语言及应用 多传感器融合理论与应用 最优估计与系统辨识 人工神经网络 在线检测及无损检测技术 模糊理论与应用 光电检测及计算机视觉检测技术 遗传算法与进化算法 控制网络与现场总线 微纳米检测 智能化仪表 遥感和遥测技术 建模与仿真 精密测试与传感器技术 |
其他相关主题见官网 |
投稿须知
1.论文必须是英文稿件,且论文应具有学术或实用价值,未在国内外学术期刊或会议发表过。发表论文的作者需提交全文进行同行评审,只做报告不发表论文的作者只需提交摘要。
2.审稿流程:本次会议采用先投稿,先送专家评审的方式进行,审稿周期约1-2周。
**注:被录用且完成注册的论文,如需申请撤稿,将扣除30%的手续费。已提交出版的文章,则不接受任何退款或撤稿申请。
3.作者可通过CrossCheck, Turnitin或其他查询体统自费查重,否则由文章重复率引起的被拒搞将由作者自行承担责任。涉嫌抄袭的论文将不被出版,且公布在会议主页。
参会方式
1、作者参会:一篇录用文章允许一名作者免费参会;
2、主讲嘉宾:申请主题演讲,由组委会审核;
3、口头演讲:申请口头报告,时间为15分钟;
4、海报展示:申请海报展示,A1尺寸,彩色打印;
5、听众参会:不投稿仅参会,也可申请演讲及展示。
相关文章:

【EI/SCOPUS会议征稿】第三届检测技术与自动化工程国际学术会议 (TTAE 2023)
第三届检测技术与自动化工程国际学术会议 (TTAE 2023)原定将于2023年9月15-17日在中国西安召开。 检测技术与自动化工程国际学术会议将每年举行一次,旨在将“检测技术”和“自动化工程”等学术领域的学者、专家、研发者、技术人员聚集到一个学术交流的平台…...

时序预测 | Python实现NARX-DNN空气质量预测
时序预测 | Python实现NARX-DNN空气质量预测 目录 时序预测 | Python实现NARX-DNN空气质量预测效果一览基本介绍研究内容程序设计参考资料效果一览 基本介绍 时序预测 | Python实现NARX-DNN空气质量预测 研究内容 Python实现NARX-DNN空气质量预测,使用深度神经网络对比利时空气…...
华为数字化转型之道-读书笔记1
第一章 数字化转型,华为的战略选择 1. 数字化转型是企业的必答题 1.1 解决时代难题:“鲍莫尔成本病” “体验变流量,流量变收入”是其常见的商业模式。数字化平台通过“作业即记录、记录及数据”的方式,能给企业带来很多好处&a…...

环形链表 II(JS)
环形链表 II 题目 给定一个链表的头节点 head ,返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环,则返回 null。 如果链表中有某个节点,可以通过连续跟踪 next 指针再次到达,则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环,…...
【字节三面】41. 缺失的第一个正数
41. 缺失的第一个正数 解题思路 在原数组上进行操作 如果数字是2 将其放在索引为1的位置上数字x 放在索引为x - 1的位置上对于长度为n的数组 其中没有出现的最小正整数只能在[1,n 1]引入如果1 - n 这些数都出现了 那么答案就是n 1如果都没有出现完全 那么答案就在[1,n]中没…...
Linux echo命令与反引号、重定向符号以及管道符
echo echo命令echo结合反引号echo结合重定向符echo结合管道符 echo命令 Linux中的echo命令用于在终端输出指定的文本内容或变量值。 基本语法如下: echo [选项] [字符串]常用选项包括: -e:启用特殊字符的解析,例如\n表示换行符…...

HTML基础知识点总结
目录 1.HTML简介 2.HTML基础结构 主要字符: 3.基础知识 (一)p标签 (二)hr标签 (三)尖角号 (四)版权号 (五)div和span div span (六)列表 (1&…...

VS附加到进程调试
操作: 要附加到进程中调试外部可执行文件,您需要使用Visual Studio的“调试附加”功能。以下是附加到进程中调试外部可执行文件的步骤: 打开您要调试的源代码文件或可执行文件。打开Visual Studio。选择“调试”菜单,然后选择“…...

基于深度学习的高精度狗狗检测识别系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型)
摘要:基于深度学习的高精度狗狗检测识别系统可用于日常生活中检测与定位120类狗狗目标,利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的狗狗目标检测识别,另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练…...

从互联网到云时代,Apache RocketMQ 是如何演进的?
作者:隆基 2022 年,RocketMQ 5.0 的正式版发布。相对于 4.0 版本而言,架构走向云原生化,并且覆盖了更多业务场景。 消息队列演进史 操作系统、数据库、中间件是基础软件的三驾马车,而消息队列属于最经典的中间件之一…...
XML (可扩展标记语言)
目录 一、概念 二. 使用: 1. 基本语法: 2. 组成部分: (1)文档声明 (2) 指令(了解):结合css (3) 标签:标签名称自定义 (4)…...
socket()、bind()、listen()、htons()
socket() socket() 是一个系统调用函数,用于创建一个套接字(socket),通过该套接字进行网络通信。在这段代码中,socket() 函数被用于创建一个本地套接字。 具体来说,这是 socket() 在代码中的使用方式&…...

提升开发效率,Lombok的链式编程和构建模式
目录 链式编程 定义 代码示例 编辑 Accessors(chaintrue) 开启链式编程 编辑 Accessors(chain true,fluent true) 去除set和get 构建模式 定义 代码示例 编辑 踩坑 Singular 定义 代码示例 踩坑默认值情况 编辑 With 定义 代码示例 链式编程 定义 链…...

DuDuTalk:AI语音工牌如何帮助教培公司高效管理课程顾问团队
近年来,随着人工智能的快速发展,越来越多的公司开始利用AI技术来提高工作效率和管理效果。在教育培训行业中,课程顾问团队的管理对于公司的运营和发展至关重要。 而在实际管理中,受教培人员素质参差不齐,能力差异大&a…...

C语言——静态库和动态库的创建和使用
使用库函数是源码的一种保护 库函数其实不是新鲜的东西,我们一直都在用,比如C库。我们执行pringf() 这个函数的时候,就是调用C库的函数. 下面记录静态库和动态库的生成和使用. 静态库:libxxx.a 动态库:libxxx.so 静态库: 在程序编译的时候,将库编译进可执行程序中, 运行的…...

数学学习——最优化问题引入、凸集、凸函数、凸优化、梯度、Jacobi矩阵、Hessian矩阵
文章目录 最优化问题引入凸集凸函数凸优化梯度Jacobi矩阵Hessian矩阵 最优化问题引入 例如:有一根绳子,长度一定的情况下,需要如何围成一个面积最大的图像?这就是一个最优化的问题。就是我们高中数学中最常见的最值问题。 最优化…...

HCIP期中实验
考试需求 1 、该拓扑为公司网络,其中包括公司总部、公司分部以及公司骨干网,不包含运营商公网部分。 2 、设备名称均使用拓扑上名称改名,并且区分大小写。 3 、整张拓扑均使用私网地址进行配置。 4 、整张网络中,运行 OSPF 协议…...

【Git系列】IDEA集成Git
🐳IDEA集成Git 🧊1. idea配置git🧊2. idea添加暂存区和提交🪟创建文件🪟将整个项目添加到暂存区🪟提交到本地仓库🪟查看控制台,显示提交的信息🪟修改文件,再次…...

短视频矩阵源码开发搭建分享--多账号授权管理
目录 文章目录 前言 一、矩阵号系统是什么? 二、使用步骤 1.创建推广项目 2.多账号授权 3.企业号智能客服系统 总结 前言 短视频多账号矩阵系统,通过多账号一键授权管理的方式,为运营人员打造功能强大及全面的“矩阵式“管理平台。…...

数据中台系列2:rabbitMQ 安装使用之 window 篇
RabbitMQ 是一个开源的消息队列系统,是高级消息队列协议(AMQP)的标准实现,用 erlang 语言开发。 因此安装 RabbitMQ 之前要先安装好 erlang。 1、安装 erlang 到 这里 下载本机能运行的最新版 erlang 安装包。如果本机没有装过 …...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算
通信过程:(白话解释) 我们将原始待发送的消息称为 M M M,依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)(意思就是 G ( x ) G(x) G(x) 是已知的)࿰…...
可靠性+灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值
可靠性灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中,电力载波技术(PLC)凭借其独特的优势,正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据,无需额外布…...

视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3
ch2 一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30) g++ helloSLAM.cpp ./a.out运行 二、使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. makeCMakeCache.txt 文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的 CMakeCache.txt 文件,或者在构建过程中仍然引用了旧的路…...

【C++进阶篇】智能指针
C内存管理终极指南:智能指针从入门到源码剖析 一. 智能指针1.1 auto_ptr1.2 unique_ptr1.3 shared_ptr1.4 make_shared 二. 原理三. shared_ptr循环引用问题三. 线程安全问题四. 内存泄漏4.1 什么是内存泄漏4.2 危害4.3 避免内存泄漏 五. 最后 一. 智能指针 智能指…...
Pydantic + Function Calling的结合
1、Pydantic Pydantic 是一个 Python 库,用于数据验证和设置管理,通过 Python 类型注解强制执行数据类型。它广泛用于 API 开发(如 FastAPI)、配置管理和数据解析,核心功能包括: 数据验证:通过…...
JS红宝书笔记 - 3.3 变量
要定义变量,可以使用var操作符,后跟变量名 ES实现变量初始化,因此可以同时定义变量并设置它的值 使用var操作符定义的变量会成为包含它的函数的局部变量。 在函数内定义变量时省略var操作符,可以创建一个全局变量 如果需要定义…...

RushDB开源程序 是现代应用程序和 AI 的即时数据库。建立在 Neo4j 之上
一、软件介绍 文末提供程序和源码下载 RushDB 改变了您处理图形数据的方式 — 不需要 Schema,不需要复杂的查询,只需推送数据即可。 二、Key Features ✨ 主要特点 Instant Setup: Be productive in seconds, not days 即时设置 :在几秒钟…...

可下载旧版app屏蔽更新的app市场
软件介绍 手机用久了,app越来越臃肿,老手机卡顿成常态。这里给大家推荐个改善老手机使用体验的方法,还能帮我们卸载不需要的app。 手机现状 如今的app不断更新,看似在优化,实则内存占用越来越大,对手机性…...
结合PDE反应扩散方程与物理信息神经网络(PINN)进行稀疏数据预测的技术方案
以下是一个结合PDE反应扩散方程与物理信息神经网络(PINN)进行稀疏数据预测的技术方案,包含完整数学推导、PyTorch/TensorFlow双框架实现代码及对比实验分析。 基于PINN的反应扩散方程稀疏数据预测与大规模数据泛化能力研究 1. 问题定义与数学模型 1.1 反应扩散方程 考虑标…...

Java高级 |【实验八】springboot 使用Websocket
隶属文章:Java高级 | (二十二)Java常用类库-CSDN博客 系列文章:Java高级 | 【实验一】Springboot安装及测试 |最新-CSDN博客 Java高级 | 【实验二】Springboot 控制器类相关注解知识-CSDN博客 Java高级 | 【实验三】Springboot 静…...