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我们很高兴组织第二届植物科学与博览会2024年国际会议（ICPSE-2024）主题：植物生物多样性和食品SE
植物生物多样性是可持续性，粮食安全和营养的关键组成部分之一。由于气候变化，环境退化以及人口的快速增长，如果要解决可持续发展和食品问题，在全球层面研究生物多样性将变得迫在眉睫。植物生物多样性已成为地方，国家和全球层面上越来越公认的关键问题。这导致努力努力寻找实用有效的手段来抵消遗传侵蚀和生物多样性的保存。现代植物生物学与农业技术合并，为植物生物多样性的保护，改善和开发提供了解决方案。拥有大约20,000种可食用植物的植物王国，具有巨大的范围，并且具有对新食品作物，药用植物，生态利益或工业有用的植物的研究范围。在气候变化之后，植物生物多样性和粮食安全旨在解决植物生物多样性，粮食安全以及气候变化带来的越来越多的挑战之间的关键关系。该会议旨在召集专家，研究人员，政策制定者和从业人员讨论植物生物多样性的现状，确保粮食安全方面的作用以及气候变化对这些重要方面的影响。气候变化对全球粮食安全构成了前所未有的挑战，加剧了现有的脆弱性并威胁着数百万人的生计。会议将由植物学家，生态学家，农业学家，草药学家和世界工业家参加。植物生物多样性的保存对于开发能够适应这些挑战的弹性和可持续的农业系统至关重要。本次会议旨在将领先的专家，研究人员，政策制定者和从业人员汇集在一起，以探索在气候变化的背景下植物生物多样性与粮食安全之间的复杂关系。Pir Mehr Ali Shah Arid农业部的植物部正在组织第二届国际会议和植物科学博览会2024年（ICPSE-2024），定于2024年11月19日至21日。PMA-ARID农业大学Rawalpindi通过Oric，巴基斯坦科学基金会，巴基斯坦高等教育委员会，旁遮普高等教育委员会以及各种相关行业正在通过展览中参加这次会议。会议的主题是“在气候变化（PBFSC）之后的植物生物多样性和粮食安全”，以将新的见解带入植物，并将领先的研究人员和科学家聚集在一起。此事件应为研究人员和科学家交换思想并分享他们的经验提供理想的平台。科学计划涵盖了受邀演讲者的全体讲座和研究人员的演讲。会议通过鼓励他们提交原始作品的“口头陈述”或“海报演示”来促进科学家的参与。Pir Mehr Ali Shah Arid农业大学的植物学系拥有丰富的组织研讨会/网络研讨会的历史，以在科学社区，利益相关者和学生之间提高意识。本会议是该活动的一部分。
ICPS2026 CFP
物质生长，结构特性和表征（散装，纳米线，点）宽带gap半导体和设备的Terahertz和Mid Ristrared石墨烯的半导体，2D材料钙化材料，有机有机物半导体，具有物质的拓扑剂，拓扑结构和温度的旋转半元素的拓扑统一，并旋转了旋转的旋转剂，并旋转了旋转的旋转，并旋转了启发性旋转，并旋转了启发性的旋转，并成分 - 旋转旋转型旋转成分，成分 - 旋转式旋转成分，成分构成了旋转式旋转，并构成了旋转的旋转型，并构成了旋转式旋转式旋转式状态 (1D, 2D) Quantum Hall effect, fractional quantum Hall effect Optical properties of quantum dots and nanocrystals, optoelectronics, solar cells Nanophotonics, photonic crystals Quantum optics, quantum emitters, NV centers Quantum technologies: semiconductor qubits and applications, cryo-CMOS technologies Semiconductor hybrid systems, nano-mechanics, novel devices
8. ICPS 的可持续人工智能
主题：计算与物理世界的广泛融合，以及人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的爆炸式增长，为智能城市、智能交通、工业 4.0 和智能医疗等不同领域的工业信息物理系统 (ICPS) 的变革奠定了基础。然而，实现人工智能/机器学习在 ICPS 中的实际工业认可和长期利益取决于可持续的人工智能学习算法，包括人工智能的环境可持续性和社会可持续性。使用不断增长的数据集进行训练的更大、更复杂的 ML 模型日益流行，由于人工智能/机器学习模型训练的高能耗，引发了环境问题，同时也带来了计算资源、标记数据可用性和数据共享方面的挑战。人工智能与社会可持续性相关的技术维度包括将促进社会认可、确保法规遵从和降低风险的学习技术。因此，本期特别合集旨在促进与 ICPS 中 AI/ML 的持久可持续性相关的技术进步，并通过考虑实际限制（包括资源、安全、隐私、透明度、法规等）来推动解决 ICPS 实践中 AI/ML 接受度的挑战。将环境考虑因素融入 AI/ML 算法并推进支持社会接受度的技术方面将促进 AI/ML 在 ICPS 中的实际使用，从而推动社会影响。