一、机器学习理论与方法

二、社会计算理论与方法

三、数字化社会

监督、无监督、半监督学习

深度学习与架构设计

强化学习与元学习

自动机器学习（AutoML）

图学习与图神经网络

联邦学习与隐私保护

模型解释性与公平性

因果推断

大规模优化算法

绿色AI与可持续计算

社会网络分析与演化

群体智能与多智能体系统

用户行为与情绪计算

社交媒体传播与事件检测

社会态度与文化建模

在线协作与众包

数字化制造

数字化经济

数字化管理

数字化学习

数字化通信

数字化交通

数字化社区

数字化政务

数字化农业及水利

数字化医疗

数字基建

四、交叉融合技术与系统

五、智能交通与城市管理

六、应用实践

社交网络与机器学习融合

多模态数据融合

自适应社会系统算法

智能推荐与个性化服务

假新闻检测与干预

社会影响力与传播预测

高效社会计算系统

智能交通系统

自动驾驶与车联网

城市交通拥堵优化

智能公共交通调度

城市规划中的AI应用

城市风险管理与智能预警

数据驱动的城市治理

城市物流与配送优化

智慧城市与公共服务

医疗健康社会分析

教育智能学习系统

电商用户分析与营销

金融风控与欺诈检测

伦理隐私与公平性

大规模系统部署