【会议亮点】

SPIE出版，ISSN已确定

EI、SCOPUS双检索

见刊检索稳定

北京线下召开：北京辰茂鸿翔酒店

【会议信息】

会议官网：www.iseaic.com【参会投稿】

会议时间：2026年1月30日-2月1日                 

会议地点：中国·北京·北京辰茂鸿翔酒店 

收录检索：EI Compendex，Scopus    

截稿时间：以官网信息为准（早投稿早审核）

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【大会简介】

2026进化算法与智能控制国际研讨会（ISEAIC 2026）将于2026年1月30日-2月1日在中国北京举行。在智能化浪潮席卷全球的背景下，进化算法与智能控制作为核心驱动力，正深刻改变科技与工业格局。本次研讨会聚焦进化计算、自动化与控制工程、信号处理、传感器、系统建模与控制等前沿主题。会议将邀请国际专家分享最新研究成果与洞见，为与会者提供深入交流和探讨的平台。诚邀全球学者、专家与实践者共聚北京，共同推动进化算法与智能控制领域的创新与发展！

ISEAIC 2026已上线机器自动化研究实验室官网

【组织单位】

北京工业大学

江西理工大学机器人及自动化研究实验室

【组委会】

大会主席

Prof. Maki Habib

The American University in Cairo, Egypt

程序委员会主席

Prof. Ying-Ren Chien
National Taipei University of Technology, Taiwan, China

Assoc. Prof. Weitian Wang
Montclair State University, USA

Prof. Gheorghe-Daniel Andreescu

Politehnica University Timisoara, Romania

Prof. Samir LADACI

Ecole Nationale Polytechnique, Algeria

组织委员会主席

Senior Researcher Zeashan KhanIRC-IMR, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Saudi RAR

出版主席

Assoc. Prof. Ata Jahangir Moshayedi

IEEE Senior MemberJiangxi

University of Science and Technology, China

【主讲嘉宾】

Ata Jahangir Moshayedi 副教授

IEEE高级会员

江西理工大学，中国

Ata Jahangir Moshayedi，江西理工大学副教授，博士。印度Pune university大学电子科学博士。IEEE会员、印度仪器学会终身会员，印度电子学会终身会员。他是《国际机器人与控制学报》、《JSME》、《电气工程与信息学通报》、《国际物理与机器人应用电子学报》等杂志的审稿人，在国际期刊上发表论文80篇，出版专著2部，发明专利2项。

主要研究兴趣包括：机器人与自动化、传感器建模/仿生机器人、移动机器人嗅觉/羽流跟踪、嵌入式系统/基于机器视觉的系统/虚拟现实、认知科学与生物激励系统等。

Pavel Loskot 副教授

IEEE高级会员

浙江大学伊利诺伊大学

厄巴纳香槟校区联合学院

Pavel Loskot 于2021年1月加入浙江大学-伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校联合学院（ZJU-UIUC Institute），担任副教授。在此之前，他在英国斯旺西大学工作了近14年。他获得了加拿大阿尔伯塔大学的无线通信博士学位，以及捷克共和国布拉格捷克技术大学的无线电电子学硕士学位和生物医学电子学学士学位。他是 IEEE 的高级会员、英国高等教育学会的会士，以及英国研究生教育委员会认可的研究导师。

研究兴趣集中在涉及统计信号处理的问题上，并将电信工程和计算机科学的方法引入其他学科，以提高系统建模和分析的效率和信息能力。

Azhar Imran Mudassir 副教授

IEEE高级会员

北京工业大学，中国

Azhar Imran Mudassir副教授先后获得巴基斯坦萨戈达大学计算机科学硕士学位与中国北京工业大学软件工程博士学位。2012年至2017年，曾任巴基斯坦萨戈达大学计算机科学系高级讲师。他是图像处理、医疗信息学与社交媒体分析领域的著名专家，已在权威国际期刊和会议发表70余篇研究论文，拥有超过12年国内外高校全职教职经验，主讲软件工程与核心计算课程。曾在诸多国内外论坛发表嘉宾演讲、组织专题研讨会及培训活动，并以主旨发言人、技术委员会/程序委员会委员、注册负责人及演讲者等多重身份参与各类国际会议。

研究方向包括图像处理、社交媒体分析、医学影像诊断、机器学习与数据挖掘，致力于推动计算机科学与人文学科的跨学科研究。

【征稿主题】