前沿·综述

• 语音驱动手势动作生成前沿进展

  张亚宇;温玉辉;张欣雨;景丽萍;

  在人际沟通中，手势动作可以丰富语言信息，促进信息传递。语音驱动手势动作生成旨在通过语音输入条件，自动合成自然逼真且符合语境的手势动作序列。这一研究方向在计算机图形学和计算机视觉等领域受到广泛关注，并在电影动画制作、人机交互和虚拟现实等领域具有重要的应用价值。早期基于规则的方法效率低下，而回归方法虽然提升了生成效率，却容易导致动作模式单一，缺乏表现力。近年来，生成模型进一步推动该领域发展，有效提升了生成手势的质量和多样性。针对基于生成模型的语音驱动手势动作生成方法，总结并归纳了基于生成式对抗网络、变分自编码器和扩散模型的相关研究，分析了不同生成模型在手势动作生成上的应用及其优缺点。进一步探讨了语音驱动手势生成在情感表达、语义一致性及风格迁移方面的可控性。讨论了面部表情和手势动作协同生成的相关研究。介绍了常用数据集以及评估指标，并对代表性方法进行了实验对比分析。总结当前语音驱动手势动作生成领域面临的挑战并展望未来研究的发展趋势。

  2026年03期 v.20;No.210 611-624页 [查看摘要][在线阅读][下载 1791K]
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• 情感识别大模型研究综述

  吴敖;王海龙;柳林;史文韬;

  近年来，大模型技术的迅速发展为情感识别提供了全新的研究范式。相较于传统方法，情感识别大模型在复杂场景理解、零/少样本泛化以及多模态协同表征等方面展现出显著优势。围绕情感识别大模型研究展开了系统性综述与分析。对单模态情感识别的大模型研究进行梳理，按照模态类型分别总结文本、语音、视觉与生理信号等方向的进展与特点。聚焦多模态情感识别，依据多源信息融合的技术路径，将现有方法归纳为统一编码器架构、层次化融合架构与生成式模型架构，并对其设计理念、关键技术与适用场景进行比较评述。进一步地，从提升识别精度、增强泛化能力与优化多模态融合等维度综合分析最新研究进展，强调大模型技术在情感识别领域的重要作用与应用潜力。指出当前研究仍面临情感时序建模能力不足、跨文化认知偏差等挑战，并据此提出增强模型长程时序建模能力以及建立多模态文化情感基准体系等未来研究方向。

  2026年03期 v.20;No.210 625-649页 [查看摘要][在线阅读][下载 2123K]
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• 基于深度学习的全景图像质量评价研究现状及展望

  田颖哲;董武;陆利坤;马倩;周子镱;张二青;

  近年来，随着虚拟现实技术的迅速发展，全景图像逐渐受到广泛关注，它在提供沉浸式体验方面具有重要作用。现有的图像客观质量评价方法未能有效评估全景图像的质量，因此为全景图像设计专门的图像客观质量评价方法显得尤为必要。全面总结了基于深度学习的全景图像客观质量评价方法的研究进展。分析了全景图像的特点；根据评价方法的输入图像类型，将全景图像客观质量评价方法划分为四类，分别是等距柱状投影格式的质量评价方法、分段球面投影格式的质量评价方法、立方体投影格式的质量评价方法和视口图像的质量评价方法，并比较了这些方法的原理、特点和性能；总结了全景图像客观质量评价中使用的数据集和评价指标；对全景图像客观质量评价的未来发展方向进行展望，为后续研究提供了切实可行的研究思路。

  2026年03期 v.20;No.210 650-670页 [查看摘要][在线阅读][下载 2718K]
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• 深度学习在兴趣点推荐中的应用综述

  黄屏;王峰;刘广腾;吴中博;李晓丽;黄金洲;

  随着移动设备和位置服务的普及，基于位置的社交网络产生了海量的用户签到数据，兴趣点推荐作为重要的位置服务受到广泛关注。针对传统兴趣点推荐方法面临的数据稀疏性、时空因素复杂、用户兴趣动态变化、隐私保护和解释性不足等挑战，对基于深度学习的兴趣点推荐技术进行了全面综述。介绍了兴趣点推荐系统的形式化定义，构建了包含数据层、特征工程层、深度学习模型层和应用层的通用框架。系统梳理了循环神经网络、长短期记忆网络、门控循环单元、注意力机制、变换器和图神经网络等深度学习技术在兴趣点推荐中的应用原理和核心算法。深入分析了主流数据集的特点和评估指标的适用性，对基于序列建模、注意力机制、图结构、多模态融合以及特定任务导向的兴趣点推荐模型进行了详细分类和性能对比。通过实际应用案例分析，验证了深度学习驱动的兴趣点推荐系统在旅游景点推荐、餐饮推荐、城市服务点推荐、跨城市推荐和工业级应用中的有效性。系统分析了当前研究面临的技术挑战、数据挑战和应用挑战，包括计算复杂度与效率优化、用户偏好动态性建模、可解释性与用户信任、数据稀疏性与冷启动问题、多模态数据融合、隐私保护与公平性等关键问题。展望了兴趣点推荐技术在计算效率优化、动态偏好建模、内在可解释性、多模态融合和隐私保护方向的发展趋势。

  2026年03期 v.20;No.210 671-710页 [查看摘要][在线阅读][下载 2352K]
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• 双目标跨域推荐中嵌入方法与领域对齐技术研究综述

  胡思雨;梅红岩;杨海燕;程耐;张晓宇;

  双目标跨域推荐作为跨域推荐技术的关键分支，凭借双向协同优化机制同步提升源域与目标域推荐效能，在电子商务、视频分发、新闻资讯等领域应用广泛。介绍了跨域推荐中的领域层次结构与重叠场景特征，并从知识嵌入方式方法角度，详细阐述协同过滤嵌入、图嵌入和自监督学习嵌入的核心原理，对比分析了其技术特性与适用场景；从领域对齐技术角度，着重对比了基于特征映射、解耦表示学习、元学习及联邦学习的四类主流领域对齐方案，总结了其技术差异与实践价值。系统梳理了双目标跨域推荐中的主流数据集与评估指标，结合不同跨域场景特性，明确各数据集与指标的适配准则。基于当前研究现状与技术挑战，对双目标跨域推荐的未来发展方向进行展望。

  2026年03期 v.20;No.210 711-729页 [查看摘要][在线阅读][下载 2298K]
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理论·算法

• 基于加权Voronoi图的top-k局部同位模式挖掘

  金灿;王丽珍;杨金华;

  局部同位模式（LCP）挖掘是空间同位模式挖掘的重要分支，旨在发现局部区域中频繁出现的同位模式。LCP能够揭示局部区域而非全局范围内空间特征之间的关联关系，在各种基于位置的应用领域中发挥积极的指导作用。现有LCP挖掘方法无法有效地识别人类活动驱动下（人为因素）形成的局部区域，并且难以设置合适的频繁度阈值去筛选不同区域的频繁模式。为了解决这些问题，提出一种新颖的基于加权维诺图（Voronoi图）的top-k LCP挖掘方法（Top-k LCPM-WVD）。该方法通过加权Voronoi图识别由于人为因素形成的LCP的分布区域，使用top-k挖掘框架高效地挖掘区域内最频繁的k个模式。同时，基于该框架设计了一系列优化策略进一步提高了挖掘效率。此外，为解决面向大规模数据集的效率问题，提出一种并行挖掘方案以加快挖掘过程，在4线程下的加速比达到1.65。在真实和合成数据集上的大量实验结果证实，与现有最先进算法相比，提出的Top-k LCPM-WVD方法能够更高效地发现可解释性的局部同位模式，其效率提升达到数十倍。

  2026年03期 v.20;No.210 730-746页 [查看摘要][在线阅读][下载 2436K]
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• 无人机辅助移动边缘计算中的计算卸载与轨迹优化策略

  张文柱;蔡思琪;熊福力;唐文迪;

  无人机辅助移动边缘计算系统因具备高效服务的特性，能够在偏远地区、应急救援和灾后重建等特殊场景中为地面用户提供临时计算与通信服务支持。然而，实际环境中的高耸建筑等障碍物对无人机的飞行轨迹与任务执行造成显著干扰，不仅威胁飞行安全，也降低了任务执行效率。为解决上述问题，提出一种联合优化计算卸载与无人机飞行轨迹的策略。构建了一个考虑障碍物存在的无人机辅助移动边缘计算系统模型，并引入权重自适应调节机制，以最小化系统总时延与能耗加权值为优化目标；针对该优化问题，设计了一种融合优先经验回放机制（PER）与双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的深度强化学习算法。通过仿真实验分析了所提策略的性能。仿真结果表明，相比TD3、DDPG、AC三种基准算法，当改变计算任务总量、带宽、用户设备计算能力和用户数量时，所提算法的系统总时延与能耗加权值分别平均降低5.31%、8.86%和43.30%，且能够优化出更加平滑且具备较好避障能力的飞行轨迹。

  2026年03期 v.20;No.210 747-759页 [查看摘要][在线阅读][下载 2178K]
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人工智能

• 面向遥感视觉问答的跨模态知识引入与提示推理框架

  董欣;俞鹏飞;顾晶晶;

  随着遥感技术的快速发展，遥感视觉问答（RSVQA）作为一种结合语言与视觉交互的新兴技术，显著提升了地球观测、环境监测等领域中遥感图像信息的解读效率和交互能力。然而，RSVQA仍面临遥感图像信息复杂度高、遥感图像-文本对齐数据稀缺，以及文本问题表达形式多样等挑战。为了应对这些挑战，提出一种面向RSVQA的跨模态知识引入与提示推理框架（CMKIP）。针对遥感图像的高复杂度，CMKIP为大语言模型LLaMA构建可学习的图像特征适配器，以具备对复杂图像的表征能力；针对遥感图像-文本对齐数据稀缺问题，构建自动化数据生成管道，从公开遥感数据集中生成高质量的图像-文本对，实现高效的遥感领域知识注入；针对问题表达的多样性，创新性地提出一种大小模型协同推理机制，利用小模型进行知识库检索与中间推理校正，显著提升大语言模型对多样化问题的理解能力与推理准确性。此外，CMKIP支持根据任务需求灵活更换小模型，可广泛应用于遥感领域的多项下游任务。实验结果表明，CMKIP在RSVQA基准数据集上的性能显著优于现有方法，特别是在低样本场景下表现尤为突出，展示了其在RSVQA任务中的有效性和泛化性。

  2026年03期 v.20;No.210 760-772页 [查看摘要][在线阅读][下载 1963K]
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• 基于图神经网络的赤足和穿袜足迹识别算法研究

  李阳博;郭百恩;沈尧;杨蕾;魏育新;陈蕊丽;胡书良;

  现实案件中赤足和穿袜足迹在混合样本库中的检索识别一直是难点问题。提出了一种基于图神经网络的赤足和穿袜足迹识别算法。设计了足迹图像到图结构的转换框架，通过网格划分将足迹分割为多个局部区域并提取统计特征作为节点属性，基于空间邻接关系建立连接，有效保留了足迹的视觉特征和空间拓扑结构。构建了专用于足迹相似度计算的图神经网络模型，融合图注意力卷积和图卷积网络的优势，通过注意力池化机制实现从节点级到图级特征表示的转换，并通过张量网络模块集成多重相似度度量策略，增强相似度计算的准确性。提出了适应足迹识别特点的数据处理与优化策略，包括加权损失函数设计和自适应学习率调度机制。实验结果表明，所提方法在测试集上达到79.53%的准确率和82.27%的F1分数，显著优于ResNet-50、孪生网络等传统深度学习方法。消融实验进一步验证了各组件对性能的贡献，证实了所提架构的合理性和有效性。

  2026年03期 v.20;No.210 773-784页 [查看摘要][在线阅读][下载 2313K]
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• 基于动态Power迭代的大语言模型微调算法

  匡豪;刘波;李辉越;曾闰;段围;

  随着大语言模型在各领域的广泛应用，微调成为其适配特定任务的重要方法。当前主流的大模型微调方法主要分为部分微调和全量微调两种。部分微调虽能降低计算开销，但该方法仅更新大模型的少量参数，导致在复杂任务场景下，微调出的模型性能受限；虽然全量微调可以解决这一问题，但全量微调需要全面更新模型参数，从而导致微调时会存在计算资源需求高、微调时间长等问题。为解决全量微调存在的问题，提出一种基于动态Power迭代的梯度低秩投影算法（DPI-GLRP）。该方法基于秩一矩阵近似的思想，将大模型的权重矩阵在反向传播阶段产生的梯度矩阵分解为多个秩一矩阵，并通过Power迭代算法求解前r个特征向量以构成投影矩阵。该方法不仅解决了传统Power迭代只能获取单一最大特征向量的问题，还解决了以往研究中使用奇异值分解构建投影矩阵时间复杂度高、微调时间长的问题。对传统Power迭代算法进行研究发现，在特征值分布接近时，会出现收敛速度慢的问题。针对这一问题，提出一种动态Power迭代算法，该算法通过自适应调整迭代参数加快特征向量的计算效率，并从理论上证明提出的动态Power迭代算法的收敛效率比传统Power迭代要高。在LLaMA、Qwen等大模型上的实验表明，相较于LoRA等主流算法，DPI-GLRP算法能在保持或提升模型能力的同时，显著缩短微调时间，平均微调时间最多减少了80%。

  2026年03期 v.20;No.210 785-800页 [查看摘要][在线阅读][下载 2172K]
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• 基于大语言模型的唐蕃古道文物知识图谱构建研究

  刘华瑞;雒伟群;张兆基;

  针对文物领域多源异构数据整合困难，以及传统知识抽取方法依赖人工标注、自动化程度低等问题，提出一种基于大语言模型的文物知识图谱构建方法。融合领域专家知识与文物行业标准，构建涵盖文物核心概念及其关系的知识本体，系统定义其时空属性、文化属性和物理特征，以及文物间的关联关系，形成多维度结构化的知识框架。设计多阶段任务分解的联合抽取策略，利用大语言模型的语义理解与生成能力，将知识抽取拆解为“实体属性提取”与“三元组抽取”两个子任务，并通过提示工程引导模型逐步完成。同时，引入多维度校验机制，从逻辑一致性、领域规范性和事实准确性等三方面对生成的三元组进行验证，确保知识图谱的专业性与可靠性。实验表明，DeepSeek-R1模型在抽取任务中F1值达86.25%，较BERT-BiLSTM-CRF模型提升3.13个百分点；消融实验也验证了各模块的有效性。该方法为文物数字化保护与跨学科研究提供了高效、自动化的技术支撑。

  2026年03期 v.20;No.210 801-810页 [查看摘要][在线阅读][下载 2044K]
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• 基于群体核心观点挖掘的立场检测去偏方法

  刘特立;严豫;张一帆;郭放;

  立场检测技术在解析文本对特定主题的立场与态度表达方面具有核心价值，是实现文本深层语义理解的重要手段。然而，传统语言模型受限于数据驱动特性，往往在立场检测任务中存在理解偏差、缺乏时效性背景等问题，难以精准捕捉深层立场信息。为此，提出了一种基于群体核心观点挖掘的立场检测去偏方法（SD-GCOM）。该方法利用大语言模型从话题训练文本中挖掘代表性群体核心观点，并从代表性、主观性、多样性等方面进行检验，构建群体核心观点数据库作为背景知识增强立场判断；设计融合语义、观点和主题三维特征的立场概率分布模型，实现对文本近邻观点的深度理解与主题生成；通过引入平衡损失机制，有效提升少数派立场的识别能力，增强模型在复杂语境下的鲁棒性。实验结果表明，该方法在SemEval-2016、P-Stance和COVID19-Stance等多个主流基准数据集上均显著优于现有最优方法，话题综合F_(AVG)最高提升5.85个百分点，证明其在消除理解偏差、提升短文本立场判断能力方面的有效性。

  2026年03期 v.20;No.210 811-828页 [查看摘要][在线阅读][下载 2229K]
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• 基于层次化时空混合模型的心肌梗死智能检测方法

  韩明希;蒲宝明;马驰;李思源;

  针对心电图信号时空特征联合建模中存在的多尺度病理表征弱、时序依赖建模能力不足与跨尺度节律解析受限问题，提出一种层次化时空混合模型M2SRC-TBL，空间构建多尺度残差卷积模块（M2SRC）与多层级卷积架构，采用分层递减卷积核策略提取QRS波群、ST-T段等多尺度形态特征，结合改进的2D-SE模块动态增强关键波形特征的鉴别能力，解决了单一卷积核难以同时捕获宽波群与局部偏移的问题；设计全局到局部时序建模架构，利用Transformer Encoder建模RR间期等长期节律特征，通过双向长短期记忆网络（BiLSTM）解析ST段瞬时偏移等局部特征，实现全局节律与局部动态的联合表征。基于PTB-XL数据集进行二分类与20类细粒度分类实验，采用Focal Loss函数缓解类别不平衡影响。实验结果表明，在心肌梗死检测的二分类任务中，模型准确率、召回率与F1分数分别达98.22%、98.07%、98.14%；在心肌梗死类别检测的细粒度分类任务中，F1分数达96.57%。消融实验表明，空间多尺度建模使F1分数提升4.85个百分点，层次化时序设计提升1.64个百分点。混淆矩阵分析显示，模型对下壁心肌梗死（IMI）、前壁心肌梗死（AMI）等主要类别的识别准确率超过97%。该模型通过时空特征联合优化有效提高了心肌梗死诊断精度，为复杂心电信号的智能解析提供了可行方法。

  2026年03期 v.20;No.210 829-839页 [查看摘要][在线阅读][下载 2050K]
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图形图像

• 逐级特征融合的多阶段无人机跨视图匹配方法

  王曼琳;朱修彬;杨兰;李志武;胡星辰;

  为提升无人机在复杂环境中的自主定位能力，开展了面向跨视图图像匹配任务的有效定位方法研究。针对全球导航卫星系统（GNSS）在城市峡谷、密林遮挡等场景下定位易失效的问题，构建了一个多阶段、多特征融合的无人机与卫星图匹配框架。研究中采用预训练语义分割网络对无人机图像中的建筑区域进行精确提取，并引入形态学处理策略以提升区域边界的完整性和连贯性。在图像匹配阶段，通过RGB色彩直方图的巴氏距离进行初步筛选，剔除明显不匹配的卫星图；利用SuperPoint提取细粒度特征点，并通过LightGlue完成端到端的局部特征匹配。整个流程设计遵循从一般属性到细节特征的逐级匹配思路，在兼顾效率的同时增强了对视角差异和背景干扰的鲁棒性。实验在University-1652数据集上进行，结果显示该方法在未使用任何训练图对的前提下，依然获得了优于多种传统方法、接近监督模型的匹配精度，并显著降低了计算开销。该研究为无人机在未知区域的实时定位任务提供了可靠支持，具备良好的实用性。

  2026年03期 v.20;No.210 840-852页 [查看摘要][在线阅读][下载 2661K]
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• 结合局部与全局信息的异源图像融合方法及其应用

  翟海琳;刘立群;

  异源图像融合旨在将不同模态图像中的互补信息融合到一张图像上，生成包含丰富纹理细节和显著目标的融合图像。针对传统的卷积神经网络（CNN）方法无法有效提取图像中的全局上下文信息，且基于Transformer的图像融合方法无法建立不同模态图像之间的完整全局依赖关系，提出一种基于CNN和通道-正余弦位置编码视觉转换器的并行双分支异源图像融合方法，并将其应用于苹果目标检测，实现在果园复杂场景下准确识别果实和精准定位目标。该方法采用编码器-解码器结构，其中，编码器并行采用CNN和通道-正余弦位置编码视觉转换器（Channel Transformer-SPEViT）两个分支，同时提取图像的局部和全局信息；设计一种结合最大值的平均策略融合来自不同模态图像的特征。实验结果表明，所提方法在多个客观评价指标上优于现有图像融合方法，得到的融合图像细节纹理丰富，具有较好的视觉效果，其中，在TNO数据集上，所提方法在EN、MI、VIF、Qabf指标上较次优方法分别提升0.10%、25.32%、16.97%、2.50%；在MSRS数据集上，所提方法在EN、MI、VIF、Qabf指标上较次优方法分别提升0.30%、15.85%、7.72%、3.07%；在RoadScene数据集上，所提方法在EN、MI、SD、VIF、Qabf指标上较次优方法分别提升0.86%、13.41%、3.41%、11.29%、3.19%。将所提方法应用于苹果目标检测，检测模型平均精度（mAP50）由可见光图像的65.4%提升到79.3%。

  2026年03期 v.20;No.210 853-864页 [查看摘要][在线阅读][下载 2196K]
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• 基于人体部位信息辅助的行人重识别方法

  赵炳涛;张继;储开斌;王洪元;

  遮挡问题是行人重识别领域的关键挑战，尤其在复杂背景、多视角和动态场景下，容易导致行人特征信息缺失，严重影响模型的判别能力。针对上述挑战，在全尺度网络（OSNet）基础上，提出一种融合人体部位信息的多尺度行人重识别模型，以提升网络在遮挡场景下的识别精度。该模型在特征提取阶段引入多尺度混合注意力残差块，结合CBAM与EMA注意力机制对不同尺度的特征进行动态加权，增强关键区域的表示能力；在特征匹配阶段，引入人体部位注意力模块与全局-局部特征学习模块，对行人图像中的可见人体部位进行检测、评分及动态加权融合，有效规避被遮挡区域对匹配结果的干扰。在三个有遮挡的公开数据集Occluded＿Duke、Occluded＿REID与P-DukeMTMCreID上对所提方法进行了系统评估。在Occluded＿Duke数据集上，改进模型的mAP提升20.5个百分点，Rank-1提升22.2个百分点；在其余两个数据集上，mAP和Rank-1指标也分别达到70.1%、78.2%与81.3%、91.0%，显著优于原始模型。实验结果充分验证了所提方法在遮挡场景下的有效性与先进性，为复杂场景下的行人重识别任务提供了一种有效的解决方案，具有重要的应用价值。

  2026年03期 v.20;No.210 865-877页 [查看摘要][在线阅读][下载 2230K]
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实践应用

• 基于改进YOLOv11与天体地形估计的着陆区选取方法

  李佳琪;魏若岩;朱晓庆;张鹏云;

  针对外星探测任务中月球软着陆对安全性与精确性日益增长的需求，尤其是在复杂地形和通信受限环境下对探测器自主感知与决策能力的高度依赖，提出一种融合改进YOLOv11与天体地形估计的智能着陆区选取方法。在YOLOv11模型中引入小目标检测层，结合BiFPN-m特征融合结构与C3k2-SCC模块，以增强对细粒度目标和微小障碍物的检测能力，从而提升复杂环境下的识别精度。为获取远距离星体表面在飞行姿态非稳定条件下的几何结构信息，提出将SuperPoint特征提取与SuperGlue特征匹配相结合，并引入CONSAC算法进行鲁棒的多平面估计，有效重建非结构化地形特征。为实现对候选着陆区域的智能评估与优选，设计基于强化学习的区域选择策略，输出最优着陆区方案。为验证所提方法的有效性，开展了系统的对比实验与消融实验。实验结果表明，改进的YOLO模型将障碍检测精度提升至84.8%，较原始YOLOv11提高9.3个百分点；地形估计模块在多模型对比中表现出更高的高程相似度；基于强化学习的区域选择策略所选着陆区在安全性方面较其他候选区域提升12.7个百分点。研究结果表明，该方法在复杂地形条件下具备较强的感知鲁棒性与决策有效性，为未来深空任务研究提供了可靠支持。

  2026年03期 v.20;No.210 878-891页 [查看摘要][在线阅读][下载 3483K]
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• 面向营商环境评估的异构融合存储区块链查询优化方法

  李素;王俊陆;陈泽;王妍;宋宝燕;

  营商环境的优劣对现代化经济高质量可持续发展具有重要战略意义。为有效提升营商环境评估的可信度与执行效能，针对现有营商区块链系统中存在的存储资源消耗过高、查询接口功能单一、可支持查询模式受限等问题，创新性地提出一种异构融合存储区块链查询优化方法。基于营商环境区块链数据多源高维的特性，设计一种链上-链下协同的异构融合存储架构，降低整体存储开销，并为区块数据添加关系语义，实现数据关系语义增强，以支持复杂查询；构建索引机制（包含区块索引、表级位图索引、层次索引），以加速营商环境评估进行数据查询时的访问效率，丰富查询类型；根据不同索引结构的特性适配最佳营商环境评估查询场景，设计三种动态自适应查询优化算法，进一步优化了查询效率。在四类公开数据集上的实验表明，所提方法在保证可用性的前提下，显著降低了存储开销，对三种不同的查询类型具有较短的查询延迟，相较于基线方法，整体性能也有显著提升。

  2026年03期 v.20;No.210 892-904页 [查看摘要][在线阅读][下载 1853K]
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编者信息

• 第二十三届CCF中国信息系统及应用大会(WISA 2026)征文通知

  <正>由中国计算机学会(CCF)主办,CCF信息系统专业委员会承办的旗舰会议——第二十三届CCF中国信息系统及应用大会(WISA 2026)将于2026年8月7日至9日在昆明召开。大会立足“数智融合信息系统”主题,围绕数智融合信息系统全生命周期关键环节,聚焦数据与智能在架构、流程与应用层面的深度耦合与协同演进,关注重点领域数字化转型与智能信息系统自主可控,深度探讨智能信息系统体系架构、数据融合、大模型与知识图谱、行业数智化等核心议题,搭建学术探索、产业实践与政策交流的交流平台。会议将邀请信息系统领域院士、资深专家及行业领军人物作主题报告,分享前沿技术趋势与产业实践成果;同期还将举办研究生辅导班、特邀报告、专题论坛、分组报告、海报演示等系列活动,拓宽交流维度,提升合作实效。

  2026年03期 v.20;No.210 905页 [查看摘要][在线阅读][下载 392K]
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