【学术会议前沿信息|科研必备】IEEE+EI+Scopus+谷歌检索|AI与网络安全、AI驱动与数据科学、光电材料与电子信息、公共卫生与数据科学国际学术前沿！
【学术会议前沿信息|科研必备】IEEE+EI+Scopus+谷歌检索|AI与网络安全、AI驱动与数据科学、光电材料与电子信息、公共卫生与数据科学国际学术前沿！
文章目录
- 【学术会议前沿信息|科研必备】IEEE+EI+Scopus+谷歌检索|AI与网络安全、AI驱动与数据科学、光电材料与电子信息、公共卫生与数据科学国际学术前沿！
- 🔒 人工智能与网络安全｜第三届AISNS 2025ACM会议
- 🤖 AI驱动与数据科学｜ICBTDS 2025ACM会议
- 🔦 光电材料与电子信息｜第一届OMEIE 2025SPIE会议
- 🏥 公共卫生与数据科学｜第四届ICPHDS 2025ACM会议
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🔒 人工智能与网络安全｜第三届AISNS 2025ACM会议
- 🚀 会议名称：第三届人工智能、系统与网络安全国际学术会议（AISNS 2025）
- 📅 时间：2025年11月14-16日
- 📍 地点：中国-湘潭
- ✨ 亮点：7天快速审稿！ACM出版稳定检索，伟人故里湘潭见证AI安全创新！
- 📚 检索：ACM Digital Library, EI Compendex, Scopus
- 👨💻 适合人群：人工智能、网络安全、系统安全领域硕博生，追求高效出版与红色文化体验！
- 领域：网络入侵检测、威胁分析——算法：基于深度学习的网络入侵检测系统
class NetworkIntrusionDetector:
"""基于深度学习的网络入侵检测系统"""
def __init__(self):
self.scaler = StandardScaler()
self.label_encoder = LabelEncoder()
self.model = None
def preprocess_data(self, data, categorical_columns, target_column):
"""预处理网络流量数据"""
# 处理分类变量
for col in categorical_columns:
if col in data.columns:
data[col] = data[col].astype('category').cat.codes
# 分离特征和目标
X = data.drop(target_column, axis=1)
y = data[target_column]
# 编码目标变量
y_encoded = self.label_encoder.fit_transform(y)
# 标准化特征
X_scaled = self.scaler.fit_transform(X)
return X_scaled, y_encoded, self.label_encoder.classes_
def build_lstm_model(self, input_shape, num_classes):
"""构建LSTM网络入侵检测模型"""
model = Sequential([
LSTM(64, return_sequences=True, input_shape=input_shape),
Dropout(0.2),
LSTM(32, return_sequences=False),
Dropout(0.2),
Dense(16, activation='relu'),
Dense(num_classes, activation='softmax')
])
model.compile(
optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']
)
return model
def train(self, X, y, test_size=0.2, epochs=50, batch_size=32):
"""训练入侵检测模型"""
# 划分训练测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=test_size, random_state=42, stratify=y
)
# 重塑数据以适应LSTM输入 (样本数, 时间步长, 特征数)
# 这里我们将每个样本视为一个时间步长，特征作为输入维度
X_train_reshaped = X_train.reshape((X_train.shape[0], 1, X_train.shape[1]))
X_test_reshaped = X_test.reshape((X_test.shape[0], 1, X_test.shape[1]))
# 构建模型
self.model = self.build_lstm_model(
(X_train_reshaped.shape[1], X_train_reshaped.shape[2]),
len(np.unique(y))
)
# 训练模型
history = self.model.fit(
X_train_reshaped, y_train,
epochs=epochs,
batch_size=batch_size,
validation_data=(X_test_reshaped, y_test),
verbose=1
)
# 评估模型
y_pred = np.argmax(self.model.predict(X_test_reshaped), axis=1)
print("分类报告:")
print(classification_report(y_test, y_pred,
target_names=self.label_encoder.classes_))
# 绘制混淆矩阵
self.plot_confusion_matrix(y_test, y_pred)
return history
def plot_confusion_matrix(self, y_true, y_pred):
"""绘制混淆矩阵"""
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues',
xticklabels=self.label_encoder.classes_,
yticklabels=self.label_encoder.classes_)
plt.title('入侵检测混淆矩阵')
plt.ylabel('真实标签')
plt.xlabel('预测标签')
plt.show()
def predict(self, X_new):
"""预测新数据"""
X_scaled = self.scaler.transform(X_new)
X_reshaped = X_scaled.reshape((X_scaled.shape[0], 1, X_scaled.shape[1]))
predictions = self.model.predict(X_reshaped)
return np.argmax(predictions, axis=1), self.label_encoder.inverse_transform(np.argmax(predictions, axis=1))🤖 AI驱动与数据科学｜ICBTDS 2025ACM会议
- 🚀 会议名称：2025年AI驱动下：业务转型和数据科学创新国际学术会议
- 📅 时间：2025年11月14-16日
- 📍 地点：印度尼西亚-万隆（线上线下结合）
- ✨ 亮点：1周内极速审稿！ACM多库检索稳定，万隆热带风情融合数据科学前沿！
- 📚 检索：ACM Digital Library, EI Compendex, Scopus, Google Scholar
- 👩🔬 适合人群：数据科学、商业分析、AI应用研究者，期待国际交流与东南亚学术氛围！
- 领域：时间序列预测、数据挖掘——算法：Prophet时间序列预测算法
class TimeSeriesForecaster:
"""基于Prophet的时间序列预测"""
def __init__(self, seasonality_mode='additive', holidays=None):
self.model = Prophet(
seasonality_mode=seasonality_mode,
holidays=holidays,
yearly_seasonality=True,
weekly_seasonality=True,
daily_seasonality=False
)
self.forecast = None
def add_custom_seasonality(self, name, period, fourier_order):
"""添加自定义季节性组件"""
self.model.add_seasonality(name=name, period=period, fourier_order=fourier_order)
def fit(self, df, changepoint_prior_scale=0.05):
"""拟合时间序列数据"""
# 确保数据框有正确的列名
if 'ds' not in df.columns or 'y' not in df.columns:
raise ValueError("数据框必须包含 'ds' (日期) 和 'y' (值) 列")
# 配置变化点先验尺度
self.model.changepoint_prior_scale = changepoint_prior_scale
# 拟合模型
self.model.fit(df)
return self
def predict(self, periods, freq='D', include_history=True):
"""生成预测"""
future = self.model.make_future_dataframe(periods=periods, freq=freq, include_history=include_history)
self.forecast = self.model.predict(future)
return self.forecast
def plot_components(self):
"""绘制预测组件"""
if self.forecast is not None:
return self.model.plot_components(self.forecast)
else:
raise ValueError("请先运行预测")
def cross_validation(self, initial, period, horizon):
"""交叉验证"""
from prophet.diagnostics import cross_validation, performance_metrics
df_cv = cross_validation(self.model, initial=initial, period=period, horizon=horizon)
df_p = performance_metrics(df_cv)
return df_cv, df_p
def plot_forecast(self, actual_df=None):
"""绘制预测结果"""
if self.forecast is not None:
fig = self.model.plot(self.forecast)
if actual_df is not None:
plt.scatter(actual_df['ds'], actual_df['y'], color='red', s=5, alpha=0.5, label='实际值')
plt.legend()
return fig
else:
raise ValueError("请先运行预测")🔦 光电材料与电子信息｜第一届OMEIE 2025SPIE会议
- 🚀 会议名称：2025年第一届光电材料与电子信息工程国际学术会议
- 📅 时间：2025年11月21-23日
- 📍 地点：中国-南昌
- ✨ 亮点：SPIE出版快速见刊！1周审稿响应，英雄城南昌点亮光电材料创新之路！
- 📚 检索：EI Compendex, Scopus
- 👨🔧 适合人群：光电材料、电子信息、工程应用领域硕博生，注重工程实践与革命圣地体验！
- 领域：材料特性预测、光电性能优化——算法：基于随机森林的光电材料性能预测
class PhotonicMaterialPredictor:
"""光电材料性能预测模型"""
def __init__(self, n_estimators=100, random_state=42):
self.model = RandomForestRegressor(
n_estimators=n_estimators,
random_state=random_state,
n_jobs=-1
)
self.scaler = StandardScaler()
self.feature_importance = None
self.best_params = None
def preprocess_data(self, data, target_column):
"""预处理材料数据"""
# 分离特征和目标
X = data.drop(target_column, axis=1)
y = data[target_column]
# 标准化特征
X_scaled = self.scaler.fit_transform(X)
return X_scaled, y, X.columns
def hyperparameter_tuning(self, X, y, param_grid, cv=5):
"""超参数调优"""
grid_search = GridSearchCV(
estimator=self.model,
param_grid=param_grid,
cv=cv,
scoring='neg_mean_squared_error',
n_jobs=-1,
verbose=1
)
grid_search.fit(X, y)
self.best_params = grid_search.best_params_
self.model = grid_search.best_estimator_
return grid_search.best_score_, grid_search.best_params_
def train(self, X, y, test_size=0.2, tune_hyperparams=False):
"""训练材料性能预测模型"""
# 划分训练测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=test_size, random_state=42
)
# 超参数调优
if tune_hyperparams:
param_grid = {
'n_estimators': [50, 100, 200],
'max_depth': [None, 10, 20, 30],
'min_samples_split': [2, 5, 10],
'min_samples_leaf': [1, 2, 4]
}
best_score, best_params = self.hyperparameter_tuning(X_train, y_train, param_grid)
print(f"最佳参数: {best_params}")
print(f"最佳分数: {-best_score:.4f}")
# 训练模型
self.model.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
y_pred = self.model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print(f"测试集均方误差: {mse:.4f}")
print(f"测试集R²分数: {r2:.4f}")
# 计算特征重要性
self.feature_importance = pd.DataFrame({
'feature': self.feature_names,
'importance': self.model.feature_importances_
}).sort_values('importance', ascending=False)
# 绘制预测值与实际值对比
self.plot_predictions(y_test, y_pred)
# 绘制特征重要性
self.plot_feature_importance()
return mse, r2
def plot_predictions(self, y_true, y_pred):
"""绘制预测值与实际值对比图"""
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(y_true, y_pred, alpha=0.5)
plt.plot([y_true.min(), y_true.max()], [y_true.min(), y_true.max()], 'r--', lw=2)
plt.xlabel('实际值')
plt.ylabel('预测值')
plt.title('预测值与实际值对比')
plt.show()
def plot_feature_importance(self, top_n=10):
"""绘制特征重要性图"""
if self.feature_importance is not None:
top_features = self.feature_importance.head(top_n)
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.barplot(x='importance', y='feature', data=top_features)
plt.title('特征重要性排名')
plt.tight_layout()
plt.show()
def predict(self, X_new):
"""预测新材料性能"""
X_scaled = self.scaler.transform(X_new)
return self.model.predict(X_scaled)🏥 公共卫生与数据科学｜第四届ICPHDS 2025ACM会议
- 🚀 会议名称：第四届公共卫生与数据科学国际学术会议（ICPHDS 2025）
- 📅 时间：2025年11月21-23日
- 📍 地点：中国-烟台
- ✨ 亮点：1周内审稿反馈！ACM出版检索稳定，海滨烟台聚焦公共卫生与数据融合！
- 📚 检索：EI Compendex, Scopus
- 👩⚕️ 适合人群：公共卫生、数据科学、医学信息学研究者，追求跨学科创新与滨海城市学术氛围！
- 领域：疾病传播预测、公共卫生决策——算法：SEIR传染病传播模型
class SEIRModel:
"""SEIR传染病传播模型"""
def __init__(self, population, initial_exposed, initial_infected, initial_recovered):
self.population = population
self.initial_exposed = initial_exposed
self.initial_infected = initial_infected
self.initial_recovered = initial_recovered
self.initial_susceptible = population - initial_exposed - initial_infected - initial_recovered
# 初始状态向量 [S, E, I, R]
self.initial_state = [
self.initial_susceptible,
self.initial_exposed,
self.initial_infected,
self.initial_recovered
]
def seir_model(self, state, t, beta, sigma, gamma):
"""SEIR模型微分方程"""
S, E, I, R = state
# 易感者变化率
dSdt = -beta * S * I / self.population
# 暴露者变化率
dEdt = beta * S * I / self.population - sigma * E
# 感染者变化率
dIdt = sigma * E - gamma * I
# 康复者变化率
dRdt = gamma * I
return [dSdt, dEdt, dIdt, dRdt]
def simulate(self, days, beta, sigma, gamma, interventions=None):
"""模拟疾病传播"""
# 时间点
t = np.linspace(0, days, days)
# 如果没有干预措施，直接模拟
if interventions is None:
result = odeint(self.seir_model, self.initial_state, t, args=(beta, sigma, gamma))
S, E, I, R = result.T
return pd.DataFrame({
'Day': t,
'Susceptible': S,
'Exposed': E,
'Infected': I,
'Recovered': R
})
# 如果有干预措施，分段模拟
results = []
current_state = self.initial_state
current_time = 0
for intervention in interventions:
# 干预开始时间和参数
start_day = intervention['start_day']
end_day = intervention['end_day']
intervention_beta = intervention.get('beta', beta)
intervention_sigma = intervention.get('sigma', sigma)
intervention_gamma = intervention.get('gamma', gamma)
# 模拟干预前阶段
if current_time < start_day:
t_segment = np.linspace(current_time, start_day, int(start_day - current_time) + 1)
result_segment = odeint(
self.seir_model, current_state, t_segment, args=(beta, sigma, gamma)
)
results.append(pd.DataFrame({
'Day': t_segment,
'Susceptible': result_segment[:, 0],
'Exposed': result_segment[:, 1],
'Infected': result_segment[:, 2],
'Recovered': result_segment[:, 3]
}))
current_state = result_segment[-1, :]
current_time = start_day
# 模拟干预阶段
t_intervention = np.linspace(current_time, end_day, int(end_day - current_time) + 1)
result_intervention = odeint(
self.seir_model, current_state, t_intervention,
args=(intervention_beta, intervention_sigma, intervention_gamma)
)
results.append(pd.DataFrame({
'Day': t_intervention,
'Susceptible': result_intervention[:, 0],
'Exposed': result_intervention[:, 1],
'Infected': result_intervention[:, 2],
'Recovered': result_intervention[:, 3]
}))
current_state = result_intervention[-1, :]
current_time = end_day
# 模拟干预后阶段（如果有）
if current_time < days:
t_final = np.linspace(current_time, days, int(days - current_time) + 1)
result_final = odeint(
self.seir_model, current_state, t_final, args=(beta, sigma, gamma)
)
results.append(pd.DataFrame({
'Day': t_final,
'Susceptible': result_final[:, 0],
'Exposed': result_final[:, 1],
'Infected': result_final[:, 2],
'Recovered': result_final[:, 3]
}))
# 合并所有结果
return pd.concat(results, ignore_index=True)
def plot_results(self, results, title='SEIR模型模拟结果'):
"""绘制模拟结果"""
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.plot(results['Day'], results['Susceptible'], label='易感者 (S)', color='blue')
plt.plot(results['Day'], results['Exposed'], label='暴露者 (E)', color='orange')
plt.plot(results['Day'], results['Infected'], label='感染者 (I)', color='red')
plt.plot(results['Day'], results['Recovered'], label='康复者 (R)', color='green')
plt.xlabel('时间 (天)')
plt.ylabel('人数')
plt.title(title)
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
def calculate_r0(self, beta, gamma):
"""计算基本再生数 R0"""
return beta / gamma
def calculate_rt(self, results, beta, gamma, day=None):
"""计算有效再生数 Rt"""
if day is None:
day = len(results) - 1
S_t = results.loc[day, 'Susceptible']
return self.calculate_r0(beta, gamma) * S_t / self.population- 📢 投稿机遇稍纵即逝，让学术之光闪耀国际舞台！稳定检索城市特色，等你来书写创新篇章！📢
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