第八届视觉、图像与信号处理国际会议(ICVISP 2024) | Ei, Scopus双检索

news2024/11/27 0:26:36

会议简介 Brief Introduction

2024年第八届视觉、图像与信号处理国际会议(ICVISP 2024)

会议时间:2024年12月27日-29日

召开地点:中国·西双版纳

大会官网:ICVISP 2024-2024 8th International Conference on Vision, Image and Signal Processing(ICVISP)2024 8th International Conference on Vision, Image and Signal Processing(ICVISP)icon-default.png?t=N7T8https://www.icvisp.org/

由深圳大学计算机与软件学院、大数据系统计算技术国家工程实验室主办, CoreShare科享学术交流中心协办的2024年第八届视觉、图像与信号处理国际会议(ICVISP 2024)将于2024年12月27日至29日在中国西双版纳召开。会议将围绕“视觉、图像与信号处理”的最新研究领域而展开,为研究人员、工程师、专家学者以及行业专业人士提供一个交流与探讨最新研究成果的平台,并为与会者们交流新的思想和应用经验建立业务或研究关系。在会议期间您将有机会聆听到行业前沿的学术报告,见证该领域的成果与进步。现热忱欢迎从事相关技术研究的专家学者及学生踊跃投稿并参加本次会议。

重要信息 Highlights

截稿时间:2024年7月15日

录用通知:投稿后两周内

检索信息:Ei Compendex&Scopus双检索

论文出版 Publication

所有被大会接收的论文将收录至会议在线论文集,并提交至Ei Compendex, Scopus, CPCI, Google Scholar等主流数据库检索。优秀论文将被推荐至国际期刊Robotics and Automation (ISSN 1925-7090)上发表。

出版历史 Publication History

ICVISP 2017已出版至IEEE Computer Society's Conference Publishing Services(CPS),并被Ei Compendex,Scopus和IEEE Xplore等数据库检索。

ICVISP 2018已出版至ACM Conference Series:Conference proceedings,并被Ei Compendex,Scopus数据库检索。

ICVISP 2019 已出版至ACM Conference Series:Conference proceedings,并被Ei Compendex,Scopus数据库检索。

ICVISP 2020 已出版至 ACM Conference Series:Conference proceedings,并被Ei Compendex,Scopus数据库检索。

ICVISP 2021 已出版至IEEE Computer Society's Conference Publishing Services(CPS),并被并被Ei Compendex,Scopus和IEEE Xplore等数据库检索。

ICVISP 2022会议论文集现已提交IEEE CPS出版社等待检索。

ICVISP 2023所有接收的论文将出版至IET Conference Proceedings (ISSN: 2732-4494)中,并将被Ei Compendex(Engineering Village),CPCI,Conference Proceedings Citation Index(Web of Science),Scopus等主流数据库检索,优秀论文将在国际期刊上发表。

往届主旨报告人 Previous Speakers

Minling Zhang

Southeast University, China

Witold Pedrycz

IEEE Life Fellow

University of Alberta, Edmonton, Canada

Xiongbiao Luo

Xiamen University, China

Vladan Devedzic

University of Belgrade, Faculty of Organizational Sciences, Belgrade, Serbia

征稿主题 Call for Paper

ICVISP 2024主题涵盖视觉、图像与信号处理及其相关领域,横跨理论基础和应用研究。所征集的主题包括但不限于:

主题1:计算机视觉

目标检测、分割与识别

生物识别,面部识别

手势和活动识别

医学图像分析

图像和视频的采集与形成

基于模型的视觉

运动分析与目标跟踪

可视化

主题3:信号处理

自适应和聚类算法

自适应、阵列、多维、光学和非线性信号处理

循环平稳分析

离散余弦变换

离散Hilbert变换

快速傅里叶变换

滤波器设计

信号识别、噪声控制与重构

小波变换

语音和音乐处理

自适应和聚类算法

主题2:图像处理

3-D和曲面重建

自动图像和视频标注

基于内容的图像检索

密码学、隐写术和水印

图像编码与压缩

图像滤波、平滑和增强

超分辨成像

医学图像处理

主题4:应用

增强和混合现实

自动驾驶汽车

环境监测

步态分析、平衡能力研究、跌倒检测与预防

心理健康与认知刺激

监测日常生活活动能力

多媒体数据库及索引

康复、作业治疗和远程医疗

机器人学

监测

增强和混合现实

更多征稿主题请访问:ICVISP 2024-CFP

参会方式 Type of Attendence

1.作者参会:一篇会议录用文章允许一名作者参会;

2.主讲嘉宾:申请主题演讲,由会务组审核;

3.口头演讲:申请口头报告,时间为15分钟;

4.海报参会:申请海报参会,根据官网模板准备海报,再录制5分钟视频;

5.视频参会:录制15分钟个人视频即可;

6.听众参会:不投稿仅参会,可参与问答,也可演讲及展示。

投稿方式 Submission Method

1.会议邮箱:inquiry@icvisp.org

2.CMT在线投稿:Submission

请作者按照官网模板格式进行排版。排版好的论文全稿(Word+PDF版)发送至CMT在线系统或者会议邮箱。

投稿要求 Submission Type

1. 大会官方语言为英语,必须为全英文稿件,且应具有学术或实用价值,未在国内外学术期刊或会议发表过;

2. 保证文章原创性,未在国内外公开刊物或其它学术会议上发表过。

3. 文章篇幅一般在5-12页之间,不少于5页,含公式图表等,超过6页将收取超页费;

4. 作者可通过iThenticate或其他查询系统自费查重,重复率不得超过20%,由文章重复率引起的被拒稿将由作者自行承担责任;

5.文章录用:若您的文章被录用,我们将以邮件形式通知您,您将收到以下文件:录用通知、审稿意见表、中文注册表。

联系我们 Contact us

会议秘书:黄女士

会议官网:www.icvisp.org

会议邮箱:inquiry@icvisp.org

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1342610.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

位图(BitMap)思路实现签到相关功能

1.问题描述:当要实现用户签到功能的时候,相信大多数人会想到拿一张表进行用户签到信息 但是这种做法有一个很大的缺点:消耗内存大 假如有1000万用户,平均每人每年签到次数为10次,则这张表一年的数据量为1亿条每签到一…

We are a team - 华为OD统一考试

OD统一考试 题解&#xff1a; Java / Python / C 题目描述 总共有 n 个人在机房&#xff0c;每个人有一个标号 (1<标号<n) &#xff0c;他们分成了多个团队&#xff0c;需要你根据收到的 m 条消息判定指定的两个人是否在一个团队中&#xff0c;具体的: 消息构成为 a b …

使用云渲染节省成本与提升渲染速度的秘诀

我们在提交效果图到云渲染平台时&#xff0c;有时会因为各种原因&#xff0c;如不小心设置错了参数&#xff0c;导致渲染时间变长&#xff0c;渲染费用增加。这不仅增加了项目的成本&#xff0c;还可能影响到整个项目的进度。面对这一问题&#xff0c;炫云提供了小光子、保守优…

17 UVM Agent

agent是保存并连接driver&#xff0c;monitor和sequencer实例的容器。agent基于协议或接口要求开发结构化层次结构。 uvm_agent class declaration: virtual class uvm_agent extends uvm_component User-defined class declaration: class <agent_name> extends uvm_…

人工智能的基础-深度学习

什么是深度学习? 深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向&#xff0c;它被引入机器学习使其更接近于人工智能。 深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向&#xff0c;它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次&…

【揭秘】技术同学申请专利的惊人好处,你绝对不能错过!

今天跟大家分享一下&#xff0c;从一名技术工程师&#xff08;程序员&#xff09;的角度&#xff0c;为什么要写专利以及如何去申请专利&#xff1f; 专利的本质 首先就是要科普一下&#xff0c;并不是说一定要做出来的某个东西&#xff0c;才能够申请专利&#xff0c;和想象…

从方程到预测:数学在深度学习中的作用

图片来源 一、说明 深度学习通常被认为是人工智能的巅峰之作&#xff0c;它的成功很大程度上归功于数学&#xff0c;尤其是线性代数和微积分。本文将探讨深度学习与数学之间的深刻联系&#xff0c;阐明为什么数学概念是该领域的核心。 二、数学框架 从本质上讲&#xff0c;深度…

【基础篇】三、类的生命周期

文章目录 1、类的生命周期2、加载阶段3、查看内存中的对象&#xff1a;hsdb工具4、连接阶段5、初始化阶段6、类生命周期的初始化阶段的触发条件7、类生命周期的初始化阶段的跳过8、练习题19、练习题210、数组的创建不会导致数组中元素的类进行初始化11、final修饰的变量&#x…

java代码审计 - OutputStream.write() 期间持续发生 XSS 攻击

** java - OutputStream.write() 期间持续发生 XSS 攻击 ** 1 漏洞概述 我一直在研究有关持久 XSS 攻击的安全问题 将未经验证的数据发送到网络浏览器&#xff0c;这可能会导致浏览器执行恶意代码。 代码采用 Java 语言。 void output(OutputStream out){out.write(byteDa…

借贷协议 Tonka Finance:铭文资产流动性的新破局者

“Tonka Finance 是铭文赛道中首个借贷协议&#xff0c;它正在为铭文资产赋予捕获流动性的能力&#xff0c;并为其构建全新的金融场景。” 在 2023 年的 1 月&#xff0c;比特币 Ordinals 协议被推出后&#xff0c;包括 BRC20&#xff0c;Ordinals 等在内的系列铭文资产在包括比…

Zookeeper之快速入门

前言 本篇文章主要还是让人快速上手入门&#xff0c;想要深入的话可以通过书籍系统的学习。 简介 是什么 可用于协调、构建分布式应用。 本质上是一个分布式的小文件存储系统。提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储&#xff0c;并且可以对树中的节点进行有效管理…

系列十七(面试)、请你谈谈RocketMQ的消息丢失问题

一、RocketMQ的消息丢失问题 1.1、概述 生产环境中为了保证服务的高可用&#xff0c;一般情况下都是采用集群的方式&#xff0c;RocketMQ也不例外&#xff0c;另外现在企业级的开发基本都是分布式微服务的模式&#xff0c;这就存在着跨网络传输数据的问题&#xff0c;而网络传…

一文详解Cookie以及Selenium自动获取Cookie

前言 以后数据获取途径以及数据资产绝对会是未来核心要素生产工具和资源之一&#xff0c;每个大模型都离不开更加精细化数据的二次喂养训练。不过现在来看收集大量数据的方法还是有很多途径的&#xff0c;有些垂直领域的专业数据是很难获取得到的&#xff0c;靠人力去搜寻相当…

C语言——小细节和小知识7

一、逆序字符串 1、递归1 #include <stdio.h> #include <string.h>void ReverseArray(char *str) {char temp *str;//1int len (int)strlen(str);*str *(str len - 1);//2*(str len - 1) \0;//3if(strlen(str 1) > 2)//只要字符串还大于2&#xff0c;就…

Rust之构建命令行程序(二):读取文件

开发环境 Windows 10Rust 1.74.1 VS Code 1.85.1 项目工程 这次创建了新的工程minigrep. 读取文件 现在&#xff0c;我们将添加读取file_path参数中指定的文件的功能。首先&#xff0c;我们需要一个样本文件来测试它:我们将使用一个包含少量文本的文件&#xff0c;多行包含一…

原来我们常用的现货白银方法都有缺点?

今天做现货白银交易的朋友容易有一个认知上的误区&#xff0c;就是他们在学习分析方法的时候&#xff0c;总是认为这个方法是无所不能的&#xff0c;应用在交易中&#xff0c;总能让自己盈利。如果不盈利&#xff0c;只是自己执行上出了错误&#xff0c;而不是策略有错&#xf…

Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds

题目&#xff1a;基于点云的 6D 机器人抓取目标-辅助行为-评价 摘要&#xff1a;6D 机 器 人 抓 取超 越 自上 而 下捡 垃 圾桶 场 景是 一 项具 有 挑战 性 的任 务 。 以往基于 6 D 抓 取综 合和 机器 人运 动 规划 的解 决方 案 通常 在开 环设 置下 运 行&#xff0c; 对抓…

【React】echarts-for-react 的使用

文章目录 echarts-for-react &#xff1a;一个简单的 Apache echarts 的 React 封装配置项手册&#xff1a;https://echarts.apache.org/zh/option.html#title 安装依赖 $ npm install --save echarts-for-react# echarts 是 echarts-for-react的对等依赖,您可以使用自己的版本…

thingsboard前端缓存--nginx

thingsboardnginx thingsboard部署到阿里云服务器之后&#xff0c;由于登录界面要发送的文件很大&#xff0c;并且服务器的带宽目前有限&#xff0c;因此配置一个nginx&#xff0c;进行前端页面的一些缓存&#xff0c;参考了https://qianchenzhumeng.github.io/posts/Nginx%E5…