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体现的人工智能（EAI）系统本质上是网络物理系统（CPS），因为它们整合了计算算法和物理组件。这些系统可以通过传感器和执行器感知并与环境互动，从而实现实时，上下文感知的决策。通过整合这些元素，EAI系统可以在不同的设置中执行复杂的任务，从而使计算模型与物理世界动态保持一致。这种集成是机器人，自动驾驶汽车和其他在物理空间内运行的AI驱动技术的基础。EAI CP的一种突出的应用是机器人技术，因为EAI涉及将人工智能嵌入物理实体，尤其是机器人，使这些物理实体具有感知，学习和与周围环境动态的能力。这种方法有助于机器人发展和适应环境变化。一个值得注意的例子是AI人类人物，它利用了Openai的尖端技术。它展示了人形生物的高级能力，可以理解其环境并恰当地响应各种刺激，这标志着智能，互动机器的发展大步迈进。EAI CP必须整合各种功能，从环境感知和从事物理互动到执行复杂的任务。此集成涉及协调各种组件，例如传感器数据分析，复杂有关EAI背景的更多信息，请参阅以下文档：https：//cacm.acm.acm.org/blogcacm/the-role-o-of-autonicous-machine-machine-computing-inhape--inhaping-the-ahaping-the-apoping-the-autonomy- https://cacm.acm.org/blogcacm/a-brief-history-of-embodied-artificial-intelligence-and-its-future-outlook/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-computing-systems-for-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/the-value-of-data-in-embodied-artificial-intelligence/ https://cacm.acm.org/blogcacm/building-foundation-models-for-embodied-artificial-intelligence/ Nonetheless, EAI CPS is extremely demanding on computing to achieve flexibility, computing efficiency, and可伸缩性，我们总结了下面构建EAI CP的当前技术挑战：•复杂的软件堆栈挑战：复杂性会滋生僵化。
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计算智能教授SC Nayak，韩国延世大学教授HlaingHtake Khaung Tin，UIT，缅甸博士AK Maji，NEHU，梅加拉亚邦博士。 Keshab Nath，印度理工学院科塔亚姆分校，喀拉拉邦生物医学和生物信息学博士。美国北卡罗来纳大学 L. Rachakonda 博士Manashjit Gogoi，NEHU，梅加拉亚邦博士。 Abhishek Gupta，CSIR-CSIO 昌迪加尔，旁遮普博士Mustafizur Rohman，凯捷公司，德国计算设备和系统教授Michał Jasiński，波兰武吉免登科技大学教授V Dhilip Kumar，Vel Tech 大学，钦奈博士。 Lalhmingliana，米佐拉姆大学，米佐拉姆博士。 Banriskhem K. Khonglah，NIO Gmbh，德国安全和密码学博士Monowar Bhuyan 博士，瑞典 UMEA 大学。 SC Sahana，NIT Durgapur，加尔各答博士。 Fabiola Hazel Pohrmen，班加罗尔基督大学博士。 Amitabha Nath，NEHU，梅加拉亚邦计算机通信和网络博士。 AL Imoize，尼日利亚拉各斯大学博士美国 DDPS 中心的 Nurzaman Ahmed 博士。 Kunwar Pal，旁遮普省贾朗达尔 NIT 博士。 Sufal Das，NEHU，梅加拉亚邦量子计算博士Sunita Warjri，捷克南波西米亚大学博士。 Rohit Kumar Das，安得拉邦 VIT 大学博士。 K. Amitabh，NEHU，梅加拉亚邦博士。 Nitin Gupta，亚马逊公司，美国
请求有关可重新配置技术和系统特刊的论文交易，用于可重新配置的设备和系统的开源工具
•美国西北大学SEDA OGRENCI•美国AMD的Stephen Neuendorffer•NHAN TRAN，美国费米拉布，美国•弗雷德里克·克乔尔斯塔德（Fredrik Kjolstad），美国斯坦福大学，美国•英国剑桥，德比亚斯·格罗瑟（Tobias Grosser）开源软件的流行率，以及对开源硬件的兴趣越来越多，可重新配置的技术在很大程度上是由专有的，封闭的工具提供的，这些工具与专有硬件架构紧密相关。鉴于这些工具和体系结构的复杂性，缺乏开放源解决方案历史上为该地区的教育，研究和创新带来了重大障碍。但是，最近，新的开源工具和方法涵盖了高水平合成和物理设计流的整个范围。在新型加速器体系结构支持机器学习的最新爆炸中，似乎正在重复类似的模式。尽管CPU和GPU体系结构的汇编通过大量开源项目（例如GCC和Clang/LLVM）支持了对新型Accelerator Architectures的支持，但尚未上游。本期特刊的目的是强调与可重构设备有关的开源软件和硬件技术的最新研究和开发，例如FPGA和CGRA，以及其他新型的加速器架构。它将包含涵盖广泛主题的文章，包括用于设计，优化，调试和机器学习的开源工具，针对从单个设备到分布式系统以及开源硬件和系统设计的广泛设计范围。本期特刊将成为嵌入式系统，计算机架构，设计自动化，特定领域的加速度和其他相关领域领域的研究人员，工程师和从业人员的宝贵资源，而感兴趣的主题包括但不限于以下开源解决方案：
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A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
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A. 通信系统：1. 调制和编码、2. 信道估计和均衡、3. 通信机器学习、4. 全双工、5. JC&S、6. 超低延迟、7. 物理层安全和隐私、8. 水下通信、9. 有线和光通信、10. 卫星通信、11. 物联网、V2V 等通信方案、12. 6G 及更高版本 B. MIMO 通信和信号处理：1. 单用户和多用户 MIMO、2. 大规模 MIMO、3. MIMO 信道估计 4. 协作和中继、5. 干扰管理和意识、6. 毫米波和 THz、7. 无蜂窝系统、8. 可重构智能表面 C. 网络和图：1. 网络信息论、2. 分布式优化和算法、3. 图信号处理、4. 机器学习图表、5. 联邦学习和边缘计算、6. 无线网络、7. 物联网、8. 社交网络和网络科学、9. 交通运输、无人机和 V2V 网络、10. 电力网络和智能电网、11. 网络神经科学 D. 自适应系统、机器学习和数据分析：1. 自适应过滤、2. 自适应和认知系统、3. 估计和推理、4. 压缩感知和稀疏恢复、5. 高维数据模型、6. 优化、7. 在线学习、8. 学习理论和算法、9. 自监督和半监督学习、10. 深度学习、11. 强化学习、12. 不确定性量化、13. 生成模型
请致电论文2026 -VDE
在此呼吁中选择的优惠主题与思想，关注，对未来的愿景，新趋势以及建立CIGRE作为电力系统专业知识的出色平台。代表Cigre官员，研究委员会主席，与我们的主要理事机构（行政委员会和指导委员会）结盟，我敦促作者研究每个小组讨论会议的拟议优惠主题，并期待获得许多高质量，有趣且令人兴奋的论文，以超越2026 CIGRE PARIS会议的所有期望。
请致电论文
•意大利巴里理工大学Yashar Deldjoo（deldjooy@acm.org）•Shuai Zhang，美国亚马逊网络服务AI（shuaizs@amazon.com）•伯恩德·路德维格，德国德国雷格斯堡大学（bernd.ludwig@ur.line.de） lina.yao@csiro.au）•新加坡南南技术大学的Aixin Sun（axsun@ntu.edu.sg）生成的推荐系统（Gen-recsys），由大语言模型（LLMS）和其他最新的生成性体系结构（例如，effifusion型模型）（例如，扩散模型），介绍了个性化的新方法。与返回物品标识符静态列表的传统管道不同，Gen-Recsys可以发明库存外的建议（例如，提出了新想象中的衣服），产生针对用户反馈的丰富文本解释（例如，多转化的多转化理性（例如，解决特定的critiques）的多转化理性），并从事构成对话的折叠对话。这些扩展的功能为增强用户体验提供了新的机会。除了这些机会之外，Gen-Recsys还提出了新的挑战和风险。在不受管制的Web数据中训练的模型可能会继承和扩大与性别，语言，宗教和其他敏感属性有关的偏见。这些系统可能会无意间提出不存在的项目（所谓的“项目幻觉”），产生私人或有偏见的信息，并通过说服力的文本改变用户的看法。经典的离线评估主要衡量固定库存上的预测精度，不适合量化生成产量的更广泛含义。本期有关推荐系统（TOR）的ACM交易特刊（TORS）邀请了原始研究，审查文章，方法论论文以及研究生成推荐系统（Gen-Recsys）的技术和社会维度的透视文章。提交可能关注算法发展，道德准则，用户研究或全面评估策略。我们鼓励手稿阐明现实世界的应用程序，新颖的数据集和跨学科合作。主题：我们欢迎对（但不限于）与Gen-Recsys相关的以下领域提交：●生成架构：gans，vaes，vaes，扩散模型，LLMS或多模式基础模型的集成到建议管道中；用于混合，特定于上下文的建议的检索授权生成（RAG）。●个性化内容和解释生成：生产以用户为中心的说明，文本评论，叙述或合成项目（例如，服装建议，合成媒体）的新方法。●数据稀疏和冷启动解决方案：诸如合成数据生成，传输学习或跨领域的方法，以减轻稀疏或新用户方案。●对话和交互式推荐人：多转对话，实时更新和基于LLM的代理，以完善查询并预测未来的交互。●可伸缩性和效率：减少推理潜伏期和资源需求（例如蒸馏，修剪）的方法，同时保留个性化。
请致电论文-ICCEP会议网站
国际清洁电力会议是一项关于可持续发电的旗舰活动，自2007年以来组织。该会议是科学界的国际论坛，讨论清洁发电的最新研究与发展。国际指导委员会欢迎在清洁发电的以下领域的贡献：可再生能源：基于氢的来源c氢源E组件1风条件1风条件监测1氢运输系统1氢运输系统可再生能源2太阳能条件2太阳能源2燃料电池2燃料电池2燃料电池技术2燃料电池2供源技术启动技术3风能启动系统3风能溶液3风能启动3风能启动3风能启动4 4氢发电技术