【北航主办丨本届SPIE独立出版丨已确认ISSN号】第三届智能机械与人机交互技术学术会议(IHCIT 2024,7月27)

由北京航空航天大学指导,北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院主办,AEIC学术交流中心承办的第三届智能机械与人机交互技术学术会议(IHCIT 2024)将定于2024年7月27日于中国杭州召开。 大会面向基础与前沿、学科与产业,旨在将“人工智能”、“智能系统”和“人机交互”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。
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。与会代表不仅可以聆听国内外知名专家的精彩报告,还可与来自世界各地的专家学者进行面对面的交流与探讨。
- 经过主办方慎重考虑,原定于2024年7月6日上午举办的第三届智能机械与人机交互技术学术会议将延期至2024年7月27日(周六)上午线上召开。该调整不影响文章见刊检索,请放心投稿!
- 本届IHICT 2024已通过SPIE出版社审核,该出版社检索稳定,请放心投稿!
1. 会议官方
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会议官网:2024 3rd International Conference on Intelligent Mechanical and Human-Computer Interaction Technology(IHCIT 2024)www.ihcit.net
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时间地点:2024年7月27日----中国·杭州(线上会议)
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最终截稿时间:2024年7月22日23:59
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接受/拒稿通知:投稿后1周内
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收录检索:EI核心、Scopus
2. 组织单位
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指导单位:北京航空航天大学

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主办单位:北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

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承办单位:AEIC学术交流中心

3. 主席嘉宾
3.1 组委会:

3.2 参会嘉宾:

题目:高性能液压阀的故障诊断以及性能衰退预测
摘要:高性能液压阀是智能工程机械、国防装备、机器人等高端装备液压系统系统中的核心控制元件,对其服役性能的在线监测,故障诊断、性能衰退预测,对于保障系统安全、稳定、高效连续运行具有十分重要的意义。首先,以电液比例伺服阀为研究对象,采用基于多传感器信息融合的故障诊断方法,对多种典型故障,采用增强加权投票机制,将来自不同传感器的诊断信息在决策层进行融合。通过调整权重调节参数,合理分配各传感器的权重,给出更可靠准确的故障诊断结果;考虑到变工况条件下故障特征分布偏移问题、基于改进联合分布适配的变工况诊断;根据输入输出多 维信息,构造复合空间下的退化表征,实时表征退化状态。采用自适应粒子滤波算法,结合失效物理模型,以历史数据为参照,使用EM算法不断更新粒子权重,完成多变工况下性能退化预测。

孔祥杰,浙江工业大学计算机科学与技术学院教授,,杭州市钱江特聘专家,浙江工业大学运河青年学者,城市科学与社会计算实验室创始者兼主任。现为CCF杰出会员、IEEE高级会员、ACM会员、美国科学研究荣誉协会会员(Sigma Xi)、中国计算机学会信息系统专业委员会执行委员、中国计算机学会普适计算专业委员会执行委员、中国自动化学会平行智能专业委员会委员、中文信息学会情感计算专业委员会委员。
主要研究兴趣包括城市计算、社会计算、知识管理等。在多个国际期刊或会议发表/录用论文200多篇,其中180多篇为SCI检索论文。19篇论文入选ESI高被引论文(1%)。据Google Scholar显示,论文总引用次数8400余次,h因子为51(截至2024.04)。以第一作者获2020年IEEE Transactions on Vehicular Technology最佳论文奖(Best Land Transport)。两次排名第一获得辽宁省自然科学学术成果奖一等奖。连续入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单-终身影响力排行榜和年度科学影响力排行榜,连续入选计算机领域顶尖科学家(Research.com)。研究工作被Nature Index、科学网等媒体广泛报道。获授权发明专利30余项。主持完成多项国家级及省部级课题。
4. 征稿主题
| 1.人机交互 | 2.智能机械 | 3.智能系统 | 4.人工智能 |
|---|---|---|---|
| 多模式界面 (语音、视觉、 | 智能机器人和自动化技术 | 计算智能 | 自动化和控制 |
| 注视、面部、生理信息等) | 智能机械中的人机互动 | 专家系统 | 制造工艺计划和调度 |
| 虚拟世界 | 人工智能在智能机械中的新兴应用 | 模糊集与系统 | 机器学习 |
| 触觉渲染、触觉输入、触觉感知 | 智能机械中的传感和感知 | 遗传算法 | 工业大数据 |
| 脑机、脑机接口 | 智能机械中的机器学习和深度学习 | 归纳与转导推理 | 数据与信号处理 |
| 云计算技术 | 机器人与自动化的智能控制系统 | 智能行为 | 云制造 |
| 情感和审美的界面 | 用于智能机械的图像处理和计算机视觉的进展 | 智能控制 | 数字孪生体 |
| 机器交互学习 | 协作机器人与人机交互 | 智能数据分析 | 工业物联网 |
| 机器接口软计算 | 智能数据挖掘 | 应用数学 | |
| 认知界面设计 | 智能故障诊断智能测量 | 机器学习 | |
| 交互式机器学习 | 智能医学诊断 | 自然语言处理 | |
| 顺序数据处理 | 智能网络 | ||
| 智能安防系统 | |||
| 智能信号处理 |
5. 出版检索

所有被录用的论文将发表在 SPIE - The International Society for Optical Engineering (ISSN: 0277-786X) ,并提交EI Compendex和Scopus检索。
6. 参会投稿
6.1 投稿须知:
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论文根据模板排版不得少于4页,会议论文模板请前往【会议官网】→【会议资料】处下载
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英文投稿:请将排版好的论文全文投稿至【会议官网】→【论文投稿】
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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。
6.2 参会方式:
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作者参会:一篇录用文章允许一名作者免费参会;
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主讲嘉宾:申请主题演讲,由组委会审核;
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口头演讲:申请口头报告,时间为15分钟;
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海报展示:申请海报展示,A1尺寸,彩色打印;
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听众参会:不投稿仅参会,也可申请演讲及展示。
-
报名参会:请前往【会议官网】→【参会报名】
前往【会议官网】报名参会
学术会议
- 如有意愿参会或投稿,可以获取邀请码,享受参会、投稿优惠,优先审核
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