第七届国际计算智能最新进展会议（NTCI 2025）

The 7th International Conference on New Trends in Computational Intelligence

2025年10月17-19日，中国·济南

 

    中国石油大学（华东）主办！济南大学、山东女子学院联合承办！

 IEEE独立出版！2023年、2024年实现EI稳定检索

    

NTCI 2024所发表的全部论文已经上线IEEE Xplore！ https://cilab.upc.edu.cn/2024/1217/c7601a261332/page.htm	NTCI 2024所发表的全部论文被EI检索！ https://cilab.upc.edu.cn/2024/1217/c7601a261332/page.htm
NTCI 2023发表的全部论文上线IEEE Xplore https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10403657/proceeding	NTCI 2023所发表的全部论文被EI检索！ https://cilab.upc.edu.cn/2024/0306/c7601a255729/page.htm

 

  

 

Sean McLoone 教授

IET Fellow

UKRI 主席

英国贝尔法斯特女王大学

注册类型	注册费用
投稿	500 USD/3600 RMB
长摘要（作学术报告）	347 USD/2500 RMB
仅参会不投稿	210 USD/1500 RMB
超篇费（第2篇起算）	450 USD/3300 RMB
超页费（第6页起算；每篇论文最长不得超过15页）	55 USD/400 RMB

 

 

作者/参会人员注册费包括（每篇稿件限一人）:

◆ 所有会议日程

◆ 会议期间午餐、晚餐

◆ 会议包/会议资料 论文集

◆ 茶歇

投稿链接: https://www.ais.cn/attendees/paperSubmit/ZE6JUE?invite=NTCI

联系人: 王老师

联系电话: +86-13061345702

联系微信: neunetwj

联系QQ群：837474675

联系邮箱: ntci_cis@163.com

 

联系人: 杨老师

联系电话: +86-15053818666

联系微信: YLwechat9

联系邮箱: ise_yangl@ujn.edu.cn

 

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2025国际计算智能最新进展会议（NTCI 2025）

2025年10月17-19日   中国 · 济南

欢迎您的到来！

 

2025年10月17日
注册报到
大会报告
2025年10月18日
开幕式、大会报告
分组报告
闭幕式

王琳 教授

信息科学与工程学院院长

山东省杰出青年基金获得者

济南大学

王凌 教授

国家杰出青年科学基金获得者

ESWA主编

Swarm Evol. Comput主编

清华大学

分会申请……………………..........………................………………………….........……….…...…. 2025年9月1日（2025年9月30日）

长摘要提交………………………..……............…........................………………….………………. 2025年9月1日（2025年9月30日）

论文提交………………...…………………………............……...............................………………..2025年9月1日（2025年9月30日）

录用通知…………………………............……....................................................…………………2025年9月15日（2025年10月8日）

最终稿提交及注册日期……………………………........….....…............…....………..…………..2025年9月26日（2025年10月10日）

王熙照 教授

IEEE Fellow，CAAI Fellow

JMLC主编

深圳大学

        为高质量举办本届会议，鼓励广大科研工作者和工程科技人员积极参会，全面展示国内外计算智能及相关领域的新进展和研究成果。大会现面向全行业广泛征集NTCI 2025专题分会，诚挚邀请相关单位、专家大力支持、积极承办!

一、分会概述

        (1)分会主题方向：专题分会的主题可围绕模型和算法（如机器学习、多目标优化、图像处理、量子机器学习等）、理论与应用（如空天信息、智慧医疗、物联网工程、材料基因工程、网络信息安全、智能油气田开发、智能海洋工程、智能运筹与优化等）等方向进行策划与组织。

        (2)分会形式：NTCI 2025专题分会形式多样，包括但不限于专题报告会、圆桌对话、小组讨论、互动式研讨会等。分会以线下形式开展 。

        (3)分会举办时间：NTCI 2025将于2025年10月17-19日举行，专题分会与大会同期举行。

        (4)分会举办地点：各专题分会线下会场与大会一致，将于济南举行。

二、承办条件

        (1)申请单位/申请人应具有相应工作经验、较好的资源动员和会议组织筹备能力，积极配合大会的整体安排；  

        (2)各分会可自行设置分会主题，可设立1-3位分会主席，应在相关领域具有一定影响力和号召力；

        (3)分会组稿不少于5篇（长摘要或论文，至少有4篇为论文），主席可邀请一个Keynote报告。

组委会将为分会提供会场服务、经费支持、现场场地等支持，并选拔优秀论文推荐至SCI期刊。

分会申请具体事宜，可提前咨询组委会（王老师：+86-13061345702；杨老师：+86-15053818666）。

分会一、神经网络与机器学习进展分会

分会概述：分会汇聚了神经网络与机器学习领域的前沿研究成果与创新应用。专家将分享他们在深度学习架构、优化技术及跨领域实际应用（包括计算机视觉、自然语言处理、信号处理与强化学习等）方面的最新研究成果。与会者将深入了解该快速发展领域中的新兴趋势、挑战及未来方向。  

        感兴趣的议题包括（但不限于）：  

        1.新型神经网络架构（如变压器、生成对抗网络、脉冲神经网络）

        2.可扩展且高效的训练算法

        3.深度学习中的可解释性与可解释性

        4.联邦学习与隐私保护机器学习

        5.在医疗、机器人、金融等领域的应用

分会主席：周劲  郭莉        联系方式：17705315838   16678529989

分会邀请码：ANNM

 

分会二、粒计算分会

分会概述：粒计算（Granular Computing，GrC）是一种基于信息粒度的计算范式，旨在通过对复杂系统的抽象和分层处理，简化问题的求解过程。粒计算不仅关注信息的表示和处理，还强调在不确定性和模糊性环境下的知识发现与推理能力。其核心理论包括模糊集、粗糙集、商空间、云模型和三支决策等，这些理论为处理复杂数据、构建智能系统提供了坚实的基础。本分会旨在汇聚粒计算领域的最新研究成果，推动其在知识发现、智能决策和大数据分析等方面的应用与发展。我们诚邀来自学术界和产业界的研究者提交高质量的论文，共同探讨粒计算的前沿理论、方法和应用。

        感兴趣的议题包括（但不限于）：  

        1.粒计算的理论基础与方法研究

        2.模糊集与粗糙集在粒计算中的应用与融合

        3.商空间理论及其在多尺度数据分析中的应用

        4.云模型在模式识别与数据挖掘中的应用

        5.三支决策理论在智能决策系统中的应用

        6.粒计算与机器学习、深度学习的结合与应用

        7.粒计算在大数据分析与知识发现中的应用

        8.粒计算与可解释人工智能、可信系统的结合与挑战

        9.粒计算在复杂系统建模与优化中的应用

        10.粒计算与脑机接口、智能环境的融合应用

分会主席：习超        联系方式：17770845342

分会邀请码：SFSY

 

分会三、智能油气田勘探开发进展分会

分会概述：在全球能源转型与勘探开发日益复杂的背景下，人工智能技术正加速油气行业的智能化升级。本分会场以“人工智能与油气勘探开发领域深度融合”为主题，聚焦深度学习、多模态数据融合、大模型技术及数字孪生等在地球物理勘探、储层表征与建模、裂缝性储层表征与预测等领域的前沿应用成果。与会专家将共同剖析该领域的发展动态，研讨关键技术挑战，并展望未来创新方向。

        感兴趣的议题包括(但不限于):

        1.岩性与沉积相智能预测

        2.复杂储层裂缝智能表征及三维地质建模

        3.油气储层三维地质建模与甜点预测智能化技术

        4.油气田领域智能预测模型的可解释性理论与方法

        5.油气勘探开发领域大模型构建与应用

        6.数字孪生技术在智慧油气田开发中的创新实践

分会主席：董少群  陈麒玉  张国印        联系方式：13811698726

分会邀请码：IOGED   

 

分会四、数据驱动学习与优化专题分会

分会概述：数据驱动学习作为智能系统发展的核心动力，正在推动制造、金融、生物医学等领域的深刻变革。然而，随着数据规模与模型复杂度的不断提升，计算开销、优化效率、模型适应性与安全控制等问题逐渐成为制约发展的瓶颈，如何实现高效、可扩展和可控的优化已成为关键挑战。本次论坛诚邀高质量投稿，聚焦数据驱动学习与优化的理论进展、算法创新与应用实践。我们欢迎跨学科研究成果，包括针对大规模数据与复杂系统的高效优化框架，融合动态优化、迁移学习、自动化机器学习与深度神经网络的新思路，以及聚焦开放环境中的自适应优化、跨域知识迁移与多模态融合等前沿挑战的探索。         

        感兴趣的议题包括(但不限于):        

       1.深度学习模型的理论分析与优化

       2.强化学习中的数据驱动策略优化

       3.多模态数据融合的优化策略

       4.数据驱动的元启发式算法优化

       5.分布式数据驱动优化算法

       6.生物医学与医疗健康领域的数据驱动学习优化

       7.金融科技中的数据驱动风险预测与优化

       8.智能制造中的数据驱动生产优化

       9.基于数据驱动学习的自适应数据预处理方法

       10.通过数据驱动方法优化教育中的个性化学习路径

       11.医学图像诊断中的数据驱动学习优化

分会主席：田杰  崔震  李俊青  王曦璐        联系方式：15098797168

分会邀请码:  DDLO

 

分会五、智能计算与模式识别

分会概述：随着人工智能技术的飞速发展，智能计算作为高效处理复杂数据的核心引擎，与模式识别这一关键应用领域深度融合，并重塑医疗、交通、金融、工业等众多领域，不断重塑科学研究与产业创新的范式。我们诚邀该领域的专家学者共同探讨智能计算与模式识别的最新研究成果，交流学术思想，促进学科交叉与产学研合。         

      感兴趣的议题包括(但不限于):        

      1.智能优化算法与应用

      2.计算智能理论模型与框架

      3.混合智能系统与集成学习

      4.大数据驱动的智能计算

      5.高性能智能计算与分布式算法

      6.复杂系统建模与仿真

      7.计算机视觉与图像/视频理解

      8.语音识别与自然语言处理

      9.特征提取、选择与降维技术

      10.多模态信息融合与跨模态学习

      11生成式AI与大模型技术与应用

      12.人工智能与物联网智能感知

      13.智能无人系统、自动驾驶与机器人

      14.智慧城市中的模式识别与智能决策

      15.工业智能与缺陷检测

      16.生物信息学与健康大数据分析

分会主席：车杭骏  代祥光  王雅娣        联系方式：15803083152

分会邀请码：ICPR

 

 

分会六、面向复杂场景的智能信息处理与分析

分会概述： 面向复杂场景的智能信息处理与分析，是驱动人工智能从理想环境走向现实应用的核心引擎，正在为海洋探索、气候科学、智慧城市等领域带来范式变革。然而，真实世界的数据往往呈现高维、动态、异构甚至质量退化的特性，由此带来的算法可扩展性、模型泛化能力、结果可解释性与决策可靠性等问题，正成为制约技术发展的关键瓶颈。因此，如何设计先进的计算理论与方法，从复杂数据中高效提取鲁棒特征、精准预测动态趋势、并最终赋能智能决策，已成为亟待解决的核心科学挑战。本次专题分会聚焦于此，诚邀高质量投稿，共同探讨面向复杂场景的智能信息处理与分析的理论进展、算法创新与应用实践。我们期待融合了特征学习（如NMF）、动态系统建模（如时空预测）与信号复原（如水下增强）的新思路，以及聚焦于开放环境中多模态融合、跨域自适应与人机协同等前沿方向的探索。

      感兴趣的议题包括(但不限于):

      1.深度/图正则化非负矩阵分解的理论与模型

      2.面向海量数据的可扩展NMF、张量分解及其优化算法

      3.非负矩阵分解的理论分析与收敛性研究

      4.时空序列预测的深度学习架构

      5.复杂动态系统的多模态信息融合与预测

      6.面向信号复原的物理建模与数据驱动方法

      7.物理信息神经网络在图像与序列分析中的应用

      8.基于生成对抗网络的水下图像增强方法

      9.水下图像的实时颜色校正与去雾算法

      10.结合NMF与深度学习的统一分析框架

分会主席：甘敏  范金福        联系方式：15215698383

分会邀请码:IIPAC

 

 

刘艳军 教授

国家杰出青年科学基金获得者

国家优秀青年科学基金获得者

辽宁工业大学