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模糊控制

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智慧通信

智能数据处理

计算机视觉及图像处理

 

●提交论文

1.直接将您的文章或摘要投到我们的会议邮箱，我们收到后会第一时间回复您。

投稿邮箱：conferenceor@163.com

投稿主题请注明：ICDSBDT 2025+通讯作者姓名+墨老师推荐（否则无法确认您的稿件）

2. 审稿流程：作者投稿-稿件收到确认（1个工作日）-初审(1-3工作日) -告知结果（接受/拒稿），越早投稿越早收到文章结果。

 

●投稿说明

1.本会议官方语言为英语，投稿者务必用英语撰写论文。如需翻译服务，请联系会议组墨老师。

2.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。作者可通过CrossCheck, Turnitin或其他查询系统自费查重，否则由文章重复率引起的被拒搞将由作者自行承担责任。涉嫌抄袭的论文将不被出版。

3.文章至少6页。请根据格式模板文件编辑您的文章。学生作者或多篇投稿有优惠。

4.只做报告不发表论文的作者只需提交摘要。

5.投稿主题请注明:ICDSBDT 2025+通讯作者姓名+墨老师推荐（否则无法确认您的稿件）

 

●联系方式

会议官网：www.global-meetings.com/icdsbdt

邮箱：conferenceor@163.com（备注墨老师推荐享优先审稿和投稿优惠）

投稿主题请注明:ICDSBDT 2025+通讯作者姓名+墨老师推荐（否则无法确认您的稿件）

电话咨询：15680957221（微信同号）

QQ咨询：2580953988

（您将在第一时间得到回复，添加时请备注“ICDSBDT 2025”）

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2025年数据科学与大数据技术国际会议（ICDSBDT 2025）

2025 International Conference on Data Science and Big Data Technology（ICDSBDT 2025）

【会议亮点】

1、IEEE、IOP、SPIE等权威出版社

2、有ISSN、ISBN号

3、高录用|快见刊

4、团队/学生投稿优惠！！！

5、核心期刊、普刊等其他资源请咨询会议墨老师

 

会议地点：三亚，中国

截稿时间：2025年8月15日（延期投稿者/咨询相关会议 请联系大会老师）

网址：www.global-meetings.com/icdsbdt

邮箱：conferenceor@163.com（投稿主题请注明：ICDSBDT 2025+通讯作者姓名+墨老师推荐，否则无法确认您的稿件）

接受/拒稿通知：投稿后3-5天内！

 

●会议简介

2025年数据科学与大数据技术国际会议（ICDSBDT 2025）将在中国三亚召开。本次会议将围绕“数据科学”、“大数据技术”等多个学术领域进行深度探讨，旨在融合各专业的最新研究成果，以促进相关学科和行业的创新与发展。会议将汇聚来自全球的学者、专家、研发人员以及技术人员，共同打造一个独特的平台，供大家交流和共享科研成果、探讨前沿技术，了解当今学术发展的最新趋势与动态。此外，论坛还将致力于拓宽与会者的研究思路，强化学术研究与探讨，有助于学术成果的实用化和产业化。通过这一盛会，各领域的专业人士将有机会建立联系，展开深度合作，从而加速创新成果的转化和推广。

●论文收录

向ICDSBDT 2025提交的所有全文都可以用英语书写，并将发送给至少两名评审员，并根据原创性、技术或研究内容或深度、正确性、与会议的相关性、贡献和可读性进行评估。ICDSBDT 2025所有被接受的论文将在会议记录中发表，并提交给Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar进行索引。

 

●征文主题

（以下主题包括但不限于）

主题一：数据科学

大数据应用

人工智能与公共卫生的应用

地理信息系统在公共卫生领域应用

产业生态学

统计学与应用统计

数字健康

健康信息学

健康信息管理

智慧城市与公共健康

生物信息学在公共健康领域的应用

生物医学与健康信息学

远程医疗和电子保健

健康医疗体系

医学人工智能大数据应用

人工智能与公共卫生的应用

地理信息系统在公共卫生领域应用

产业生态学

统计学与应用统计

数字健康

健康信息学

健康信息管理

智慧城市与公共健康

生物信息学在公共健康领域的应用

生物医学与健康信息学

远程医疗和电子保健

健康医疗体系

医学人工智能

主题二：大数据技术

基于大数据的科学研究

大数据处理的算法与编程技术

大数据搜索算法与系统

移动和普适计算中的大数据分析

数据挖掘与机器学习工具

大数据分析管理

大数据分析、搜索与挖掘

大数据服务

大数据加密

大数据开放平台

大数据质量与来源控制

大数据工具包

数据挖掘，图挖掘和数据科学

大数据基础模型

大数据分析和社交媒体

大数据应用:生物信息学

大数据的科学应用

大数据商业模式创新

网络与数据安全及隐私保护

大数据的技术、模型和算法

大数据的工具和系统

大数据可视化分析

大数据硬件/软件基础设施

智能数据处理

机器学习和大数据人工智能

知识发现与数据挖掘

来源/发布：www.global-meetings.com/icdsbdt