2024年机器学习、模式识别与自动化工程国际学术会议

​ 【稳定ACM出版|EI检索|海外会议|线上线下结合】第13届亚洲膜计算会议(ACMC2024)暨2024年机器学习、模式识别与自动化工程国际学术会议(MLPRAE 2024) 将于2024年8月7日-9日在新加坡举行。它致力于为机器学习、模式识别与自动化工程领域的专家和学者之间的学术交流创造一个平台。会议的理念是让来自世界各地大学和行业的科学家、学者、工程师和学生展示正在进行的研究活动,从而促进大学和行业之间的研究关系。

【大会详情】

大会时间:2024年8月7日-9日

大会地点:新加坡

截稿时间:以官网信息为准

收录检索:EI,Scopus

主办单位:国际膜计算学会

支持单位:新加坡机器人学会、新加坡南洋理工大学

出版信息

所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿,经过严格的审稿之后,最终所有录用的论文将提交至ACM International Conference Proceedings Series(ISBN: 979-8-4007-0987-6)出版社,见刊后由出版社提交至 EI Compendex, SCOPUS检索,目前该出版社EI检索非常稳定。

◆投稿至少8页。

◆文章中引用的参考文献的作者应来自三个或三个以上国家;

征稿主题

机器学习

模式识别

智能自动化系统及应用

软计算

遗传算法

进化计算

量子演化计算

蚁群优化算法

DNF 计算

免疫计算

群体计算

混 沌计算

DNA计算

算法设计与分析

智能系统

神经网络

数据分析和挖掘

迁移学习

推荐系统

深度学习

膜控制器

模式识别原理

模型表示和选择

信号识别

自然语言处理与识别

生物医学科学

计算机视觉

物体检测、跟踪和识别

生物识别

语音识别

机器人控制

自动控制系统

智能交通技术与系统

自动化和监控系统

模糊系统和模糊控制

神经网络与控制

多目标优化

机器人路径规划

电源故障诊断

系统与合成生物学

仿生优化

 其他相关主题均可

参会方式

所有参会人员可申请口头演讲以及海报展示,可开具中英文证明

①全文投稿:一篇录用文章允许一名作者免费参会;

②口头演讲:申请口头报告,时间为15-20分钟;

③海报展示:申请海报展示,A1尺寸,彩色打印;

④听众参会:不投稿仅参会,仍可申请演讲或海报展示;​

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bg双非本科,方向是嵌入式。这次秋招一共拿到了 8 个 offer,最高年包 40w,中间也有一段在海康的实习经历,还有几次国家级竞赛。写这篇不是想证明什么,只是想把自己走过的这条路,尽量讲清楚一点,给同样背景的人一个参考。一、我一开始也很迷茫刚决定走嵌入式的时候,其实并没有一个特别清晰的规划。网上的信息很零散,有人说一定要懂底层,有人说项目更重要,也有人建议直接转方向。很多时候都是在怀疑:1.自己这种背景到底有没有机会2.现在学的东西到底有没有用3.是不是已经开始晚了这些问题,我当时一个都没答案。二、现在回头看,我主要做对了这几件事第一,方向尽早确定,但不把自己锁死。我比较早就确定了嵌入式这个大方向,但具体做哪一块,是在项目、竞赛和实习中慢慢调整的,而不是一开始就给自己下结论。第二,用项目和竞赛去“证明能力”,而不是堆技术名词。我不会刻意追求学得多全面,而是确保自己参与的每个项目,都能讲清楚:我负责了什么、遇到了什么问题、最后是怎么解决的。第三,尽早接触真实的工程环境。在海康实习的那段时间,对我触动挺大的。我开始意识到,企业更看重的是代码结构、逻辑清晰度,以及你能不能把事情说清楚,而不只是会不会某个知识点。第四,把秋招当成一个需要长期迭代的过程。简历不是一次写完的,面试表现也不是一次就到位的。我会在每次面试后复盘哪些问题没答好,再针对性补。三、我踩过的一些坑现在看也挺典型的:1.一开始在底层细节上纠结太久,投入产出比不高2.做过项目,但前期不会总结,导致面试表达吃亏3.早期有点害怕面试,准备不充分就去投这些弯路走过之后,才慢慢找到节奏。四、给和我背景相似的人一点建议如果你也是双非,准备走嵌入式,我觉得有几件事挺重要的:1.不用等“准备得差不多了”再投2.项目一定要能讲清楚,而不是做完就算3.不要只盯着技术,多关注表达和逻辑很多时候,差的不是能力,而是呈现方式。五、写在最后这篇总结不是标准答案,只是我个人的一次复盘。后面我会陆续把自己在嵌入式学习、竞赛、实习和秋招中的一些真实经验拆开来讲,希望能对后来的人有点帮助。如果你正好也在这条路上,希望你能少走一点弯路。
x_y_z1:蹲个后续
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创作者周榜

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