【浙江传媒学院主办 | IEEE出版 | 合作期刊推荐】2026年计算机科学、人工智能与数字媒体技术国际学术会议（ICADT 2026）

林卫国，教授/院长兼党委副书记、中国传媒大学、计算机与网络空间安全学院 

教授，博士生导师，通信与信息系统专业工学博士学位，美国南加州大学(USC)电子工程系访问学者。现任中国传媒大学计算机与网络空间安全学院院长。

作为第一作者和共同作者发表学术论文50多篇。曾获得广播电影电视部中青年优秀科技论文奖和国家广播电影电视总局高校优秀科研成果一等奖，中国电影电视技术学会科学技术奖全国杰出广播影视科技工作者称号。承担过包括国家重点研发计划项目课题与子课题、国家科技支撑计划重点项目子课题以及国家广播电影电视总局科技项目。

Nor Liyana Binti Mohd Shuib 教授

马来亚大学

Muhammad Shahreeza Safiruz Bin Kassim 教授 

马来亚大学

Dr Muhammad Shahreeza is currently the Head of Department, Artificial Intelligence, Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Malaya since April 2025. Concurrently he also oversees the planning, administration, deployment, and operation of AI programs offered at Yunnan-Malaya Institute, Yunnnan University, China. Dr Shahreeza received B.Eng. degree in Electrical, Electronics and Information Engineering from Nagaoka University of Technology, Japan, in 2007, and M.Sc. degree in Artificial intelligence and Ph.D. degree in computer science from the University of Southampton, Southampton, U.K., in 2013 and 2019, respectively. His core research focus is biophysics modeling, he also explores various neural network architectures. His interest includes applying probabilistic methods and ideas from machine learning to biological models to derive insights into the underlying design principles. The AI department is expanding at an incredible speed, as the AI field is getting a lot of attention in this decade. Hence we welcome those interested to join the department by submitting your applications to https://career.um.edu.my/  

刘俊成 高级讲师

新西兰 梅西大学 

数学与计算科学学院 

I received my PhD degree in Computer Science from Peking University in 2019. During my doctoral studies, I was a visiting scholar at Cardiff University. After completing my PhD, I joined the University of Otago as a Postdoctoral Researcher. I am currently a Senior Lecturer at the Massey University.

My research interests lie at the intersection of 3D graphics, artificial intelligence and machine learning. In particular, I am interested in learning-based methods for 3D reconstruction, appearance modeling, and intelligent 3D content creation.

人工智能与机器学习

 (AI & Machine Learning)

数字媒体技术与应用

 (Digital Media Technology & Applications)

• 基础理论与方法：机器学习模型与优化方法的创新；计算机视觉、自然语言处理、语音识别领域的新模型与性能突破。
• 前沿技术：高效能/轻量化大模型训练与推理；多智能体协同决策新算法；边缘智能与模型压缩部署方案。
• AI赋能应用：AI在科学研究、软件工程等领域的创新系统构建与实证研究。

• Fundamental Theories & Methods: Novel machine learning models and optimization methods; New models and performance breakthroughs in computer vision, NLP, and speech recognition.
• Emerging Technologies: Efficient/lightweight large model training and inference; New algorithms for multi-agent collaborative decision-making; Edge AI and model compression/deployment solutions.
• AI-Enabled Applications: Innovative system development and empirical studies of AI in scientific research, software engineering, etc.

• 多媒体技术：图像/视频/音频的编码、增强、生成新算法；实时多媒体传输与系统。
• 计算机图形学与视觉：VR/AR/MR中的实时渲染与交互新技术；3D场景生成与数字人创新技术。
• 交互与体验设计：基于新硬件的交互范式创新；用户体验的量化评估模型。

• Multimedia Technology: Novel algorithms for image/video/audio coding, enhancement, and generation; Real-time multimedia transmission and systems.
• Computer Graphics & Vision: New technologies for real-time rendering and interaction in VR/AR/MR; Innovative techniques for 3D scene generation and digital human.
• Interaction & Experience Design: Innovative interaction paradigms based on new hardware; Quantitative evaluation models for user experience.

媒体智能计算

 (Intelligent Media Computing) (新增)

计算机科学与系统

 (Computer Science & Systems)

• 媒体内容分析：多媒体内容的智能理解、语义标注与跨模态检索。
• 媒体处理与生成：基于AI的媒体内容生成、增强、修复与适配；多模态分析与合成。
• 智能媒体系统：媒体推荐系统；智能媒体安全、隐私与取证

• Media Content Analysis: Intelligent understanding, semantic annotation, and cross-modal retrieval of multimedia content.
• Media Processing & Generation: AI-based media content generation, enhancement, restoration, and adaptation; Multimodal analysis and synthesis.
• Intelligent Media Systems: Media recommender systems; Intelligent media security, privacy, and forensics.

• 软件工程与系统：软件自动化、测试与运维的新方法与工具；分布式系统性能与可靠性保障技术。
• 数据管理与计算：新型数据系统架构；图计算与流式处理的优化算法与框架；高性能计算。

• Software Engineering & Systems: New methods and tools for software automation, testing, and operations; Performance and reliability assurance technologies for distributed systems.
• Data Management & Computing: Novel data system architectures; Optimized algorithms and frameworks for graph computing and stream processing; High-performance computing.

期刊名称：International Journal of Computational Intelligence Systems

- 检索收录：SCIE（JCR Q2，IF=3.0）、EI Compendex、Scopus

- 发表周期：

  - 审稿周期：初审13天

  - 录用至在线发表：平均2-3个月

  - 出版频率：月刊（开放获取）

- 收稿范围：

  专注应用计算智能领域的原创研究，以模糊逻辑、神经网络、进化计算与概率推理为核心理论，涵盖自主推理、生物信息学、云计算、数据科学与挖掘、决策支持系统、故障诊断、人机交互、图像处理、模式识别、机器人技术、信号处理、物联网、智能环境、系统建模与优化、深度学习、网络智能、虚拟现实等方向，接收理论与应用结合的高质量论文，强调计算智能技术在实际工程与科学问题中的创新应用。

期刊名称：EAI Endorsed Transactions on Scalable Information Systems

- 检索收录：EI Compendex、ESCI、Scopus

- 发表周期：

  - 审稿周期：初审10天

  - 录用至在线发表：平均2-3个月

  - 出版频率：月刊

- 收稿范围：

  专注可扩展分布式信息系统领域的开放获取同行评审期刊，聚焦海量分布式自主数据的高效处理方法与体系结构，融合网格计算、P2P技术、分布式信息检索与网络技术解决可扩展性问题，涵盖可扩展分布式/网格信息系统、并行信息处理、Web信息检索、数据挖掘、内容分发网络、VLDB、P2P系统、移动无线数据库、大规模传感器网络、索引压缩、可扩展性架构与应用、评估指标及信息安全、工业网络智能优化、智能制造人工智能、工业物联边缘计算等方向，接收原创研究、综述、技术文章及短讯。

期刊名称：Discover Artificial Intelligence

检索收录：EI Compendex、Scopus
发表周期：平均2-3 个月（录用至在线发表约 8 周）

收稿范围：人工智能全领域, 理论与方法(自动推理、多智能体系统、机器学习 / 深度学习、数据挖掘、知识发现、强化学习、可解释 AI、伦理 AI)；核心技术（自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、人机交互、生成式 AI、大语言模型、优化算法）；应用领域（工业智能制造、医疗诊断、交通自动驾驶、农业智能化、教育、金融、可持续发展）；文章类型（原创研究、综述、案例研究、短讯、数据笔记）