2026年IEEE人工智能计算机与机器人国际会议(ICICR 2026)将于6月举办
2026 IEEE International Conference on Artificial Intelligence in Computing and Robotics (ICICR 2026)2026年度IEEE人工智能、计算机与机器人国际学术会议 (ICICR 2026)收录情况：EI Compendex / IEEE Xplore会议概况2026年IEEE人工智能计算机与机器人国际会议（ICICR 2026）定于2026年6月12日至14日在线上举行，地点设于法国巴黎，并支持远程云端参与。该会
AI 浪潮下，高校计算机教育如何破局重生
试想，若你当年苦读考入的热门专业，毕业时竟沦为冷门，昔日抢手的岗位也销声匿迹，你会不会焦虑？近期，搜狐的一篇深度报道，将当下高校计算机学子面临的尴尬处境与生存困境剖析得入木三分。该文直指，曾经备受追捧、高薪稳当的计算机专业，如今已褪去光环。一方面，各高校计算机系连年扩招，毕业生数量爆发式增长；另一方面，互联网巨头纷纷缩编裁员，基础编码岗位急剧减少。更为严峻的是，如今大模型日益强大，写代码、修漏洞、搭框架、调程序等原本初级程序员的日常工作，AI 仅需数分钟即可轻松完成，既高效又无误。在此背景下，谁还愿意雇佣
校园AI算法精英大赛赛题领域解析
《校园AI算法精英大赛赛题领域解析》当前科技发展日新月异，人工智能已演变为推动社会前行和经济增长的核心引擎。校园AI算法精英大赛作为汇集全球学子精英的舞台，致力于点燃青年对人工智能算法的研究热忱，培育创新思维与实践素养。掌握大赛的赛题领域，对参赛学子意义重大。计算机视觉是人工智能的核心方向之一，涉及对图像与视频的认知与解析。在校园AI算法精英大赛中，计算机视觉领域的赛题通常兼具难度与实际价值。比如，图像识别题目要求参赛者构建算法，精确识别图像内的物体类型、场景元素等。这要求选手熟练运用深度学习中的卷积神经
全球AI算法大赛：学生技术竞技的新舞台
《全球校园人工智能算法精英大赛算法竞赛》在当前科技迅速进步的时代背景下，人工智能已变成促进社会前行和经济发展的关键驱动力。为培育和挑选出色的人工智能算法人才，全球校园人工智能算法精英大赛就此诞生。此赛事不仅给广大学子提供了一个展现自身才能与实力的平台，还为人工智能领域的发展带来了新的生机。伴随人工智能技术的普及应用，对相关专业人才的需要也愈发强烈。全球校园人工智能算法精英大赛正是在这样的大环境下应运而生。其目的在于激励学生积极投身于人工智能算法的研究与开发，提升他们的创新力和实践力。通过参与竞赛，学生们能
南京大学人工智能学院：985高校首个AI学院报考指南
点击上方“蓝字”关注我们学校概况南京大学是一所历史悠久、声誉卓著的高等学府，其前身是创建于1902年的三江师范学堂，此后历经两江师范学堂、南京高等师范学校、国立东南大学、国立第四中山大学、国立中央大学、国立南京大学等历史时期，于1950年更名为南京大学。1952年，在全国高校院系调整中，南京大学调整出工学、农学、师范等部分院系后与创办于1888年的金陵大学文、理学院等合并，仍名南京大学。校址从四牌楼迁至鼓楼金大原址。在一个多世纪的办学历程中，南京大学及其前身与时代同呼吸、与民族共命运，谋国家之强盛、求科教
AI视觉革命：卷积神经网络如何重塑计算机认知
识别一张照片中的动物种类，或者从视频流中追踪移动的目标。这些对人类而言轻而易举的任务，对计算机系统却充满挑战。而实现这一跨越的关键领域正是：计算机视觉（Computer Vision）。推动其快速发展的核心技术则是：CNN（卷积神经网络）。人类观察世界的方式自然而直观。举例来说，看到一张图像，你会立刻理解：这里有一个人，这里是一条街道，这里有一个正在运动的孩子。但对计算机来说，一张图片仅仅是密密麻麻的数字矩阵。比如每个像素点携带RGB（红绿蓝）数值，每个坐标位置对应一组数据。机器无法判断：哪些像素构成的是
AI赋能机器视觉：智能升级与广泛应用
机器视觉是一门让机器通过摄像头和图像分析软件理解视觉信息的技术。它借助线阵相机等设备捕捉图像像素和其他视觉输入，对数字图像进行转换和高级算法处理，从而执行诸如检测、测量和物体识别等任务。与依赖预设编程算法的传统机器视觉不同，人工智能驱动的系统融入了机器学习和深度学习，能够从过往数据中学习并不断优化自身。这类系统更具适应性，智能水平更高，能基于视觉数据做出复杂判断。“机器视觉”与“计算机视觉”虽密切相关，但侧重点和应用领域有所区别。机器视觉主要聚焦于工业自动化，如质量控制和缺陷检测，强调专业硬件和实时处理能
AI看世界的数学钥匙：向量化
那么计算机呢？它看不见实物，也听不懂人话。在它眼中，万物皆是数字与符号的集合。为了让 AI 走出这一步，必须把这些繁杂信息转换成它“听得懂”的数学语言——这便是向量化。向量化绝非简单的数字化，它是 AI 进行思考、推演及生成的基石。借助向量，AI 能实现信息的比对、拼接与生成——几乎所有智能行为的底层逻辑，皆源自向量空间。文字也是如此：在人类眼中，“国王”与“女王”意义迥异；但在计算机看来，它们不过是 "k-i-n-g" 与 "q-u-e-e-n" 这串字符，彼此之间毫无瓜
三大热门专业怎么选？计算机软工AI差异全解析
每逢高考放榜，物理组考生往往难以割舍计算机、软件工程及人工智能这三个专业。 无论是高分生冲刺名校，还是中等分捡漏工科，绝大多数家长和考生都会将它们列为志愿首选，成为每年填报季的“顶流”，竞争异常激烈。 其热度持续不减，原因其实很简单，切中了所有家庭的报考痛点：✅ 就业覆盖面宽：互联网、金融、智能制造、医疗、政府机构均有覆盖，各行各业都离不开信息技术人才，择业几乎没有行业门槛。✅ 起薪水平较高：本科应届生在一线城市通常年薪15–25万起，薪资远超许多传统工科专业。✅ 专业认可度高：自带“高科技”光环，家长直
AI浪潮下，计算机专业如何抉择？
导读：预测到2026年北京高考，与计算机相关的专业大概率仍会备受青睐。然而，面对人工智能时代的到来，究竟哪些计算机类专业依然值得选择？这是我经过半年深思熟虑的总结，为了让大家更清晰地辨别，我们借鉴当下流行的评价体系，将9个计算机专业划分为五个层级：夯实基础、顶级前沿、精英汇聚、普通岗位、潜力待定。以下是2025年北京高考普通批次京内一本以上高校的计算机类专业统计数据。此统计涵盖了实验班、中外合作办学、拔尖班、创新班、双学位等所有相关方向，并未计入以计算机大类招生的专业，因此实际的总招生人数会远超此清单。在
AI时代计算机学科发展研讨会圆满落幕
4月30日，计算机学院A309报告厅召开了2026年粒计算与智能信息处理学术会议暨"AI时代计算机学科发展"专题论坛。本次研讨会诚邀深圳大学王熙照教授、西南大学徐伟华教授、湖南师范大学代建华教授、西南石油大学闵帆教授、西安石油大学折延宏教授、山西大学魏巍教授及山西大学张超教授莅临指导。论坛由院长郭瑞强担任主持，我院青年骨干教师代表到场参与。与会专家聚焦人工智能时代计算机学科的创新路径与发展趋势，展开深度探讨并分享了精辟观点。关于"生成式AI对计算机专业课程体系带来的变革"议题，专家一致认为纯理论AI教学成
计算机与人工智能学院举办2026届毕业生离校指导会
计算机与人工智能学院隆重举行2026届毕业生离校指导会为确保2026届毕业生顺利离校，强化家国情怀与爱校意识，提升安全廉洁素养，营造和谐感恩氛围，4月30日，计算机与人工智能学院在上川路校区小剧场隆重举办离校指导会。学院领导、全体辅导员及2026届毕业生齐聚一堂，会议由卢挚飞主持。学院党委书记褚红素向全体毕业生表示热烈祝贺，并向辛勤付出的教师致以敬意。她高度赞扬了同学们在学业与科创上的卓越表现，称其为学院“启智、求实、应用、创新、共享”精神的生动诠释。褚书记寄语学子：一要勇担新质生产力重任，肩负时代使命；
人工智能保研笔面试406道真题汇总
眼下，人工智能技术正经历着高速演进，伴随着ChatGPT等AI工具的问世，AI无疑成为了当前最炙手可热的研究领域。众多高校也相继设立了人工智能相关专业，诸如中国人民大学高瓴人工智能学院、南京大学人工智能学院等。目前AI技术发展势头正劲，职业前景广阔，但相应的竞争也异常白热化。岛主：无论是夏令营亦或是预推免，不论是线上测试还是线下考核，笔试与面试始终是不可或缺的流程。其中，专业知识问答更是核心所在，它直接反映了考生的专业素养。人工智能专业的知识点如此繁杂，导师们通常会怎样出题？岛主整理了各大高校自动化专业历
2026年AI人才培养路线图：从入门到高薪就业
2026年的就业市场，人工智能已然成为通往高薪职位的关键。您或许已感受到，AI不再仅仅是一个热门概念，而是实实在在的高薪岗位“敲门砖”。据统计，2026年初，新经济领域的新增职位数量较去年同期增长了12.77%。其中，人工智能相关岗位的增幅尤为惊人，同比飙升近12倍，在新经济岗位总量中的占比也从去年的2.29%激增至26.23%。这意味着，当前新经济领域每新增的四个职位中，就有一个与人工智能息息相关。看到这里，许多朋友可能跃跃欲试。然而，随之而来的疑问是：对于零基础的学习者来说，如何入门人工智能？又该从何
AI羽毛球动作识别新突破：时序上下文融合技术
对球拍类运动进行视觉分析和战术评估，关键在于精准识别击球动作。然而，现有视觉和传感器算法的一大弊端是过分关注孤立的当前动作，忽略了真实比赛中多拍连贯性的时序关联。在实际赛场上，球员的击球选择深受前一回合压迫状态及对后继战术的预判影响。孤立分析单一动作，不仅无法捕捉完整的战术背景，也容易在视觉上相似的过渡动作中产生误判。为克服时序特征提取的瓶颈，本文提出了一种全新的计算机视觉框架，引入双向时序上下文。该框架将历史动作语义与未来动作预测纳入网络计算，旨在从根本上解决动作识别中长期存在的时序信息缺失和上下文断裂