2025年智慧农业、机器学习与农业物联网国际会议(ISAMLA 2025)定于中国珠海举行,会议旨在为全球学者、研究人员、行业专家和从业者提供一个交流与合作的平台,会议涵盖多个前沿主题,深入探讨人工智能技术在智慧农业领域的应用与发展。邀请了众多国内外知名专家作主题演讲,分享他们在智慧农业和人工智能领域的最新研究成果和实践经验!
Technical Sponsor/技术赞助商
组委会:徐老师
电话咨询:15680829715(微信同号)
QQ咨询:1347638002
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会议官网:www.global-meetings.com/isamla
投递邮箱:iptam_info@163.com【投稿请附言:ISAMLA 2025+通讯作者姓名+徐老师推荐】,否则无法确认您的稿件。
Prof. Panos M. Pardalos,Department of Industrial & Systems Engineering, University of Florida, USA
Assoc. Prof. Sabeen Tahir,Information Technology Department, King AbdulAziz University Jeddah, Saudi Arabia
Prof. Dr. Korkmaz BELLİTÜRK, Tekirdag Namık Kemal University, Turkey
Asst. Prof. Dr. Manar Bani Mfarrej, Zayed University, UAE
Dr. Ayush Dogra, CSIR NPDF at CSIR-CSIO( Research Lab-Government of India), Chandigarh, India
Prof. Ahmed Harb Rabia, North Dakota State University, USA
Assoc. Prof. Sabeen Tahir,Information Technology Department, King AbdulAziz University Jeddah, Saudi Arabia
Assoc. Prof. Muhamad Bin Mansor, University Tenaga Nasional, Malaysia
Assit. Prof. Rushit Dave, Department of Computer Information Science, Minnesota State University, USA
Dr. Naveed Ahmed Azam, Applied Mathematics and Physics, Kyoto University, Japan
●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。
投递邮箱:iptam_info@163.com(投稿请附言:ISAMLA 2025+通讯作者姓名+徐老师推荐),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。
2.稿件应为原创作品,未在国内外刊物上发表过,不接受一稿多投。作者可通过Turnitin查询系统查重。涉嫌抄袭的论文将不被出版。
3.请根据格式模板文件编辑您的文章。
4.文章至少6页。学生作者或多篇投稿有优惠。
5.只做报告不发表论文的作者只需提交摘要。
6.投稿请附言:ISAMLA 2025+通讯作者姓名+徐老师推荐,否则无法确认您的稿件。
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(以下主题包括但不限于)
主题1:智慧农业
大数据在农业管理中的应用
农业智能信息处理与农业农村信息化
气候智能农业
精准灌溉与智能控制系统
虚拟现实与农业培训
生物技术与数据科学的结合
农业政策与智能科技的结合
预测性维护在农业机械中的应用
机器人技术在农业生产中的应用
土壤健康与智能监测系统
生态农业与智能技术的融合
农产品供应链优化
持续监测与智能预测
智能农业机器人与人机协作
农业机器人路径规划与智能调度
种植系统优化与智能算法
主题2:机器学习
智能信息处理技术
智能软件、图像处理、机器学习与软计算
智能计算与应用、Python与机器学习
数据挖掘、大数据技术、人工智能、深度学习
网络的模式识别和分类
机器学习的安全和保护
机器学习算法的性能分析
优化机器学习方法
机器学习5G系统
用于用户行为预测的机器学习
主题3:农业物联网
农业计算机建模与统计
物联网与智能农场的统计分析
作物监测和病虫害防治的并行和分布式模拟方法
采用先进的计算机建模和统计方法进行决策
精准农业的统计建模
大数据与统计建模相结合,提高农业生产力
可持续的农业计算机模型和创新
对传感器数据进行建模,以获得农业有用信息