X Международная научная конференция
Интеллектуальные информационные технологии для индустрии
14–18 октября 2026

Чанша, Китай

Новости
Приглашаем заинтересованных лиц к участию и посещению секции Ассоциации "Объединение производителей железнодорожной техники" (ОПЖТ)

В этом году в рамках конференции IITI'26 на базе Международного института математических наук Кайюань (г. Чантша, Китай) пройдет заседание секции Ассоциации "Объединение производителей железнодорожной техники" (ОПЖТ).

Тема заседания: «Роботизация сложных технологических процессов. Перспективы внедрения».

На заседании секции ОПЖТ планируется осветить следующие вопросы: – применение технологий искусственного интеллекта в роботизации технологических процессов; – технологии искусственного интеллекта в управлении беспилотными системами; – актуальные проблемы и достижения современной микроэлектроники; – разработка, адаптация и использование в промышленности биоморфных роботов.

Уважаемые авторы и участники конференции!

Рады сообщить вам, что предварительная версия программы конференции готова, можете ознакомиться с ней перейдя по ссылке.

По вопросам оплаты от физических лиц, оплаты от юридических лиц и за счет грантов (а также по остальным бухгалтерским вопросам) просьба обращаться к Котовой Татьяне Алексеевне по адресу  buh_nis@rgups.ru и по телефонам 8-863-272-62-48 и 8-903-472-29-83. Договор и акт доступны здесь и здесь, соответственно.

Уважаемые коллеги!
Приглашаем вас принять участие в работе Международной научной конференции IITI’26,

которая будет проходить 14–18 октября 2026 года в городе Чанша в Китае. Это десятая конференция серии «Интеллектуальные информационные технологии для индустрии», организуемая Международным институтом математических наук Кайюань (Китай), Ростовским государственным университетом путей сообщения (РГУПС), Научно-исследовательским и проектно-конструкторским институтом информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте (АО «НИИАС») при поддержке Российской ассоциации искусственного интеллекта.

Целью организации конференции IITI
является обмен передовым опытом в области разработки и применения современных методов автоматизации, цифровизации и искусственного интеллекта в фундаментальных науках и в приложении к современной промышленности и производству, а также развитие международных контактов в данной сфере.
Ежегодно конференция проводится с участием ведущих российских и зарубежных учёных.
История конференции включает множество международных площадок проведения, таких как университет ИТМО (Россия), университет Сириус (Россия), Остравский технический университет (Чешская Республика), Варненский технический университет (Болгария), Стамбульский университет Айдын (Турция), Шанхайский университет (Китай), Харбинский политехнический университет (Китай). Благодаря IITI учёные со всего мира опубликовали более 550 научных работ по тематике конференции, индексируемых в наукометрических базах данных Scopus и Web of Science.
Организационный комитет конференции приглашает вас опубликовать работы,
которые представляют существенный научный интерес, являются оригинальными и ранее неопубликованными. Все статьи, получившие положительные рецензии и отобранные программным комитетом планируется опубликовать в сборнике Springer series Lecture Notes in Networks and Systems. Публикации также будут представлены для индексирования в SCOPUS, INSPEC, WTI Frankfurt eG, zbMATH, SCImago. Кроме этого, по примеру предыдущих конференций высока вероятность индексации в Web of Science.
Конференция предполагает гибридный формат участия –
как очно, так и дистанционно (онлайн). Выступление на конференции является обязательным для индексации работы в наукометрических базах данных.
Ключевые даты
27 марта 2026 года
Окончание приёма заявок на участие. Для подачи заявки необходимо заполнить все поля (кроме файла публикации) и отправить форму через вкладку New Submission на EasyChair. Для этого необходимо быть зарегистрированным в системе. Инструкция на русском языке по регистрации и подаче работы находится здесь.
30 апреля 2026 года
Предоставление полного текста публикаций на сайте EasyChair.
22 июня 2026 года
Уведомление об утверждении/отказе в приёме и публикации доклада.
20 июля 2026 года
Предоставление окончательной версии публикации и регистрация.
14–18 октября 2026 года
Даты проведения конференции.
Научные направления конференции
Искусственный интеллект в промышленности
Искусственные нейронные сети, машинное обучение и прикладные задачи их применения
Автоматизация и интеллектуализация промышленных, транспортных и энергетических систем
Логические основания в прикладном искусственном интеллекте
Нечеткие модели и системы, неклассическая логика и правдоподобные выводы
Эволюционное моделирование и генетические алгоритмы
Многоагентные системы
Интеллектуальные системы поддержки принятия решений
Математическая робототехника и искусственный интеллект, робототехнические системы
Искусственный интеллект в информационной безопасности, квантовая информатика
Генеративный искусственный интеллект
Интеллектуальные медицинские системы
Интеллектуальные информационные технологии в естественных, экономических и социальных науках
Человекоцентричный и настраиваемый искусственный интеллект: цифровое сознание и теория предпочтений
Пленарные докладчики
Уткин
Лев Владимирович
Доктор технических наук, профессор, Институт компьютерных наук и технологий СПбПУ, Россия
Тема доклада: Модели условного эффекта лечения в условиях неопределённости обучающих данных
Модели условного эффекта лечения позволяют оценивать реакции на воздействие на основе индивидуальных векторов признаков, что обеспечивает персонализацию принятия решений в клинической медицине, обслуживании оборудования и разработке экономической политики. Оценка таких эффектов обычно предполагает разделение объектов на экспериментальную группу (после лечения) и контрольную группу (до лечения) с последующим сравнением их результатов. Однако фундаментальная проблема оценки заключается в том, что нельзя зафиксировать результат лечения одновременно для для контрольного пациента и после лечения, так как пациент становится другим после лечения. Кроме того, обучающие данные зачастую содержат неопределенность, особенно в случаях, когда целевые переменные имеют интервальные значения, например, при наличии цензурированных наблюдений. Для решения этих задач анализируются существующие модели оценки эффекта лечения, а также предлагаются новые подходы на основе механизмов внимания, которые явно учитывают неопределенность обучающих данных.
Информация о докладчике
Профессор Высшей школы искусственного интеллекта Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия. Профессор, д.т.н. заведующий научно-исследовательской лабораторией нейросетевых технологий и искусственного интеллекта того же университета. В 1986 году окончил Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет (бывший Ленинградский электротехнический институт). Защитил кандидатскую диссертацию в области систем обработки информации и управления (1989 г.) в том же университете и докторскую диссертацию в области математического моделирования (2001) в Санкт-Петербургском государственном технологическом институте. Награжден стипендией Фонда Александра фон Гумбольдта (2001–2003). Член Общества интервальных вероятностей и их применений (SIPTA) и Международного общества многокритериального принятия решений (ISMCDM). Автор более 300 научных публикаций, в том числе журналов по ИИ: Neurocomputing, Neural Networks, Knowledge-Based Systems, Applied Soft Computing, AI in Medicine и др. Научные интересы: машинное обучение, теория интервальных вероятностей, принятие решений.
Узнать больше
Свернуть
Саввас
Илиас
Профессор кафедры цифровых систем, Университет Фессалии, Греция
Тема доклада: Квантовая физика без уравнений: формирование квантовой грамотности в системе среднего образования
Квантовая механика достигла своего расцвета, а квантовые вычисления развиваются поразительными темпами. Демонстрация квантового превосходства и первые признаки практического применения квантовых технологий открывают путь к революционным разработкам: квантовому машинному обучению для поиска новых лекарств и персонализированной медицине, безопасным квантовым коммуникациям и квантовому интернету, постквантовой криптографии и многому другому. Тем не менее поразительный парадокс сохраняется. В то время как развитие квантовых технологий набирает обороты, базовое образование отстаёт. В средних школах и даже на первых курсах университета студенты практически ничего не узнают о квантовой науке, и многие относятся к ней с опасением, испытывая страх перед её сложным математическим и физическим формализмом. В этом докладе этот пробел рассматривается напрямую. В нём утверждается, что основные понятия квантового мира — суперпозиция, запутанность, измерение и кубит — можно эффективно преподавать с помощью интуиции, визуального мышления и повседневных аналогий, без использования уравнений. Далее речь пойдет о решающем и часто упускаемом из виду факторе: готовности и желанию учителей средних школ воспринимать, осваивать и преподавать материал по квантовой физике. Наконец, в докладе рассматривается, как искусственный интеллект может стать конструктивным помощником в педагогике, помогая преподавателям преодолеть страх перед технологиями, разрабатывать интуитивно понятные учебные материалы и создавать доступную среду, в которой не будет места страхам. В совокупности эти направления прокладывают практический путь к подготовке следующего поколения к грядущей квантовой эре.
Информация о докладчике
Профессор кафедры цифровых систем Университета Фессалии, Греция. Имеет степень Ph.D. в области информатики, полученную в Университетском колледже Дублина (UCD), Ирландия (2004 г.), степень магистра наук (M.Sc.) в области информатики, полученную в Университете Данди, Шотландия (1988 г.), и степень бакалавра наук (B.Sc.) в области математики, полученную в Университете Аристотеля в Салониках, Греция (1982 г.).  Он занимал должность декана Технологического факультета Тессалийского университета (2020–2024 гг.) и на протяжении более трех десятилетий, посвященных преподавательской и научной деятельности, занимал ряд руководящих академических должностей, в том числе заведующего кафедрой и руководителя магистерской программы. Он является соавтором книги «Hands-On Quantum Computing» (издательство Tziolas Editions, 2022) и руководил работой над множеством докторских и магистерских диссертаций, многие из которых были посвящены таким областям, связанным с квантовой физикой, как постквантовая криптография, квантовое машинное обучение и формирование базовых знаний о квантовых вычислениях в средней школе. Научные интересы сосредоточены на квантовых вычислениях, квантовом машинном обучении для разработки лекарственных препаратов и персонализированной медицины, облачных и распределенных вычислениях, параллельных и распределенных алгоритмах, интеллектуальном анализе данных и больших данных. Профессор Саввас является всемирно признанным докладчиком. Помимо выступления на конференции IITI 2026, он также выступит в качестве пленарного докладчика на GQCE 2027 — Глобальном саммите по квантовым вычислениям и инженерии (Берлин, 23–25 июня 2027 года), где его имя фигурирует в числе пленарных докладчиков наряду с Питером Шором, Дэвидом Дойчем и Джоном Прескиллом (https://gsqce.com/speakers).
Узнать больше
Свернуть
Гао
Сяошань
Профессор, Академия математики и системных наук Китайской академии наук, Международный институт математических наук Кайюань, Китай
Тема доклада: MechMath Agent Team: агент на базе больших языковых моделей (LLM) для математических исследований
MechMath Agent Team (https://mechmath.github.io/) — это агент на основе большой языковой модели (LLM), который выступает в роли помощника на протяжении всего цикла математических исследований, включая систематизацию и использование математических знаний, доказательство теорем на естественном языке, доказательство теорем с использованием формального языка Lean, выдвижение новых гипотез и составление научных статей в LaTeX. В этом докладе профессор Гао расскажет о MechMath Agent Team и о том, как использовать его для решения открытых математических задач. Кроме того, профессор Гао представит общий обзор процессов рассуждения в искусственном интеллекте и возможностей LLM-Agent в области доказательства математических теорем.
Информация о докладчике
Гао Сяошань — профессор Академии математики и системных наук Китайской академии наук, исполнительный директор Национального центра математики и междисциплинарных наук при Китайской академии наук, а также директор Международного института математических наук Кайюань. Он занимается исследованиями в области автоматизации логических выводов, символьных вычислений, математической теории глубокого обучения и больших языковых моделей (LLM), а также математического вывода на основе LLM.
Узнать больше
Свернуть
Сюй
Цзунбэнь
Академик Китайской академии наук, Декан Сианьского института математики и математических технологий, профессор Сианьского транспортного университета, Китай
Тема доклада: Предельная теория фундаментальных моделей: математический подход к пониманию эмерджентного интеллекта и законов масштабирования
Эмерджентный интеллект играет важную роль в современном ИИ, проявляясь в виде ранее не наблюдавшихся возможностей, которые становятся возможными благодаря масштабированию параметров модели. Хотя существующие исследования в основном основаны на эмпирических наблюдениях для характеристики этих явлений, строгая теоретическая основа остается недостаточно изученной. В этом исследовании предпринята попытка разработать математический подход к формулированию эмерджентного интеллекта с точки зрения теории пределов. Полный текст аннотации доступен здесь.
Информация о докладчике
Цзунбэнь Сюй получил степень Ph.D. по математике в 1987 году в Сианьском транспортном университете (Китай). В 1998 году он занимал должность научного сотрудника-постдокторанта на кафедре математики Университета Стратклайда. С 1992 по 1994 год и с 1996 по 1997 год он работал научным сотрудником на кафедре информатики и инженерии в Китайском университете Гонконга; в 2001 году — приглашённым профессором в Эссекском университете, а в 2002 году — в Неаполитанском университете. С 1982 года он работает в Школе математики и статистики Сианьского транспортного университета, где занимал должности профессора математики и информатики, декана факультета естественных наук (1997-2003), вице-президента университета (2003-2014) и главного научного сотрудника Национальной программы фундаментальных исследований Китая (973 Project, 2006-2016). В настоящее время он является директором Национальной лаборатории анализа больших данных, деканом Сианьской академии математики и математических технологий, а также директором Сианьской академии больших данных и искусственного интеллекта.
В настоящее время профессор Сюй занимает ряд важных должностей в государственных органах и профессиональных ассоциациях, в том числе является консультантом Национальной комиссии по развитию больших данных, Комиссии по развитию искусственного интеллекта нового поколения и Национального фонда естественных наук Китая. Он является вице-президентом Китайского общества промышленной и прикладной математики (CSIAM) и директором Комитета по большим данным и искусственному интеллекту при CSIAM. Он также является главным редактором журнала Journal of Data Science & Management, серии монографий по исследованиям в области науки о данных и искусственного интеллекта (China Science Publishing & Media Ltd.) и серии учебников по науке о данных и технологиям больших данных (Higher Education Press of China).
Профессор Сюй опубликовал более 380 научных статей по нелинейному функциональному анализу, оптимизации, машинному обучению и искусственному интеллекту, большинство из которых опубликованы в международных журналах. В настоящее время его научные интересы включают математическую теорию моделей основания, нелинейный функциональный анализ и науку о данных. Профессор Сюй получил множество академических наград, в том числе Национальную премию в области естественных наук (2007, 2023), Национальную премию Китая за научно-технический прогресс (2011), премию CSIAM имени Су Бучина в области прикладной математики (2008), премию Тан Ках Ки (в области информационных наук, 2018) и премию Хуа Лу-Кенга в области математики (2022). В 2018 году он также получил премию Ричарда Прайса (в области науки о данных) от Международной академии информационных технологий и количественного менеджмента (IAITQM). В 2010 году по приглашению организационного комитета он выступил с 45-минутной речью на Международном конгрессе математиков. В 2011 году он был избран членом Китайской академии наук.
Узнать больше
Свернуть
ГО
Лэй
Академик Китайской академии наук, Профессор, Директор Национального центра математики и междисциплинарных наук Китайской академии наук, Китай 
Тема доклада: Обучение и адаптация в неопределенных динамических системах
Обучение и адаптация имеют фундаментальное значение для моделирования и управления неопределенными динамическими системами, а также являются краеугольными камнями интеллектуальных систем. Хотя статистическое обучение лежит в основе большей части прогресса в машинном обучении, его теоретические основы часто опираются на идеализированные предположения о данных, такие как независимые и одинаково распределенные (i.i.d.) выборки. Эти предположения, как правило, недействительны для динамических систем, особенно тех, которые управляются с обратной связью, где входные и выходные данные демонстрируют сильную временную корреляцию и присущую им нестационарность. Это мотивирует разработку более общей теоретической модели, способной учитывать сложные характеристики данных, присущие динамическим системам. В данном докладе рассматриваются эти проблемы и представлены некоторые из наших последних достижений в области обучения и адаптации стохастических динамических систем. Мы вводим общие и проверяемые условия на данные, которые могут гарантировать глобальную устойчивость и эффективность оценки для алгоритмов адаптивного обучения и фильтрации как с убывающими, так и с неубывающими коэффициентами адаптации. Среди рассматриваемых тем — адаптивные методы на основе градиента и методов типа Ньютона, распределенное обучение и фильтрация в сетевых системах, а также интегрированные платформы для офлайн-онлайн-обучения. Мы также учитываем практические проблемы, такие как перенасыщенные или ограниченные по значению измерения, конечный объем данных, ограничения на входное состояние и изменяющиеся во времени параметры системы. Доклад завершится обсуждением новых исследований на стыке управления и искусственного интеллекта. 
Информация о докладчике
Лэй Го получил степень бакалавра математики в Шаньдунском университете в 1982 году и степень Ph.D. в области теории управления в Китайской академии наук в 1987 году. В настоящее время он является профессором Академии математики и системных наук Китайской академии наук и занимает должность директора Национального центра математики и междисциплинарных наук Китайской академии наук. Он является членом IEEE, членом Китайской академии наук, иностранным членом Королевской шведской академии инженерных наук, членом Академии наук третьего мира (TWAS) и членом IFAC. В 1993 году он был удостоен премии IFAC для молодых авторов, в 2011 году — премии IFAC за выдающиеся заслуги, в 2014 году — почетной докторской степени Королевского технологического института (KTH, Швеция), а в 2019 году — премии имени Хендрика В. Боде от IEEE Control Systems Society (CSS). Он занимал должности президента Азиатской ассоциации управления (ACA), президента Китайского общества промышленной и прикладной математики (CSIAM), сопредседателя 48-й конференции IEEE CDC, а также почетного лектора IFAC и IEEE-CSS. В сферу его научных интересов входят стохастические системы, идентификация систем, машинное обучение, адаптивное управление, адаптивная фильтрация, адаптивная теория игр, управление неопределенными нелинейными системами, возможность обратной связи, многоагентные системы и системы управления на основе игр.
Узнать больше
Свернуть
Почётные председатели конференции
ДОЛГИЙ
Александр Игоревич
АО «НИИАС», Россия
ГАО
Сяошань
Международный институт математических наук Кайюань, Китай
ВЕРЕСКУН
Владимир Дмитриевич
Ростовский государственный университет путей сообщения, Россия
Сопредседатели программного комитета
КОТЕНКО
Игорь Витальевич
Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, Университет ИТМО, Россия
КОВАЛЁВ
Сергей Михайлович
АО «НИИАС», Ростовский государственный университет путей сообщения, Россия
ЧЖУ
Цзюйбо
Международный институт математических наук Кайюань, Китай
ХУАН
Юньцин
Университет Сянтань, Китай
У
Боин
Харбинский политехнический университет, Китай
Гришаев
Сергей Юрьевич
АО «НИИАС», Россия
Сопредседатели организационного комитета
ГУДА
Александр Николаевич
Ростовский государственный университет путей сообщения, Россия
БУТАКОВА
Мария Александровна
Ростовский государственный университет путей сообщения, Россия
ОЛЬГЕЙЗЕР
Иван Александрович
АО «НИИАС», Ростовский государственный университет путей сообщения, Россия
СУХАНОВ
Андрей Валерьевич
АО «НИИАС», Ростовский государственный университет путей сообщения, Россия
ЧЖОУ
Бо
Международный институт математических наук Кайюань, Китай
Организационный комитет
  • Васильева Лариса Владимировна, АО «НИИАС», Россия
  • Колоденкова Анна Евгеньевна, ФГАОУ ВО «Самарский национальный исследовательский университет им. акад. С.П. Королева» (Самарский университет), Россия
  • Левшина Анна Андреевна, АО «НИИАС», Россия
  • Ли Инь, Харбинский политехнический университет, Китай
  • Ли Линпань, Международный институт математических наук Кайюань, Китай
  • Лю Сыхань, Международный институт математических наук Кайюань, Китай
  • Тан Янбинь, Международный институт математических наук Кайюань, Китай
  • У Фань, Международный институт математических наук Кайюань, Китай
  • Чернова Анна Андреевна,  АО «НИИАС», Россия
  • Горшков Никита Михайлович, АО «НИИАС», Россия
Международный программный комитет
  • Абрамов Максим Викторович,  Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, Россия
  • Аверкин Алексей Николаевич, Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН, Россия
  • Акперов Имран Гурру оглы, Южный университет (ИУБиП), Россия
  • Бадика Костин, Университет Крайова, Румыния
  • Би Хуэй, Харбинский университет науки и технологий, Китай
  • Бобцов Алексей Алексеевич, Национальный исследовательский университет ИТМО, Россия
  • Боженюк Александр Витальевич, Южный федеральный университет, Россия
  • Борисов Вадим Владимирович, Национальный исследовательский университет «МЭИ», Россия
  • Ван Лун, Пекинский университет, Китай
  • Ван Хао, Технический директор Shenzhen Kaihong Digital Industry Development Co., Ltd., Китай
  • Веселов Геннадий Евгеньевич, Южный федеральный университет, Россия
  • Гладков Леонид Анатольевич, Южный федеральный университет, Россия
  • Городецкий Владимир Иванович, АО «Эврика», Россия
  • Грибова Валерия Викторовна, Дальневосточное отделение РАН, Россия
  • Гу Дэфэн, Университет имени Сунь Ятсена, Китай
  • Гуанъюй Лю, Университет Ханчжоу Дианзи, Китай
  • Дегтярев Александр Борисович, Санкт-Петербургский государственный университет, Россия
  • Десницкий Василий Алексеевич, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, Россия
  • Дулин Сергей Константинович, Российский университет транспорта (МИИТ), Россия
  • Дэн Кэ, Сычуаньский университет, Китай
  • Дэн Сяоте, Пекинский университет, Китай
  • Еремеев Александр Павлович, Национальный исследовательский университет «МЭИ», Россия
  • Жилякова Людмила Юрьевна, Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН, Россия
  • Забежайло Михаил Иванович, Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН, Россия
  • Израилов Константин Евгеньевич, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, Россия
  • Карпов Алексей Анатольевич, Национальный исследовательский университет ИТМО, Россия
  • Кобринский Борис Аркадьевич, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН, Россия
  • Константинов Андрей Владимирович, Институт компьютерных наук и технологий СПбПУ, Россия
  • Коробейников Анатолий Григорьевич, Институт земного магнетизма, ионосферы и распространения радиоволн им. Н.В. Пушкова РАН, Россия
  • Кравченко Юрий Алексеевич, Южный федеральный университет, Россия
  • Кузнецов Олег Петрович, Институт проблем управления РАН, Россия
  • Кузнецов Сергей Олегович, Высшая школа экономики, Россия
  • Курейчик Владимир Викторович, Южный федеральный университет, Россия
  • Кучеров Сергей Александрович, Южный федеральный университет, Россия
  • Ли Дэнфэн, Университет электронных наук и технологий Китая, Китай
  • Ли Инь, Харбинский политехнический университет, Китай
  • Ли Сюсянь, Университет Тунцзи, Китай
  • Ли Тао,  Восточно-китайский педагогический университет, Китай
  • Ли Чанси, Шаньдунский университет, Китай
  • Лу Цян, Университет Ханчжоу Дианзи, Китай
  • Махортов Сергей Дмитриевич, Воронежский государственный университет, Россия
  • Михеенкова Мария Анатольевна, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление», Россия
  • Мурти Мухамад Ари, Университет Телком, Индонезия
  • Новикова Евгения Сергеевна, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет имени В.И. Ленина, Россия
  • Пан Цзиньхуэй, Пекинский технологический институт, Китай
  • Панов Александр Игоревич, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН, Московский физико-технический институт, Научно-исследовательский институт искусственного интеллекта AIRI, Россия
  • Петренко Сергей Анатольевич, Университет Иннополис, Россия
  • Петровский Андрей Валерьевич, Университет Роберта Гордона, Великобритания
  • Раад Васим, Стамбульский университет Айдын, Турция
  • Родзин Сергей Иванович, Южный федеральный университет, Россия
  • Рогозов Юрий Иванович, Южный федеральный университет, Россия
  • Саенко Игорь Борисович, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, Россия
  • Сарне Джузеппе, Миланский университет-Бикокка, Италия
  • Се Чжэн, Международный институт математических наук Кайюань, Китай
  • Семёнов Михаил Евгеньевич, Университет «Сириус», Россия
  • Скобелев Пётр Олегович, СамФИЦ, СамГТУ, Россия
  • Смирнов Александр Викторович, Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр РАН, Россия
  • Стефанюк Вадим Львович, Институт проблем передачи информации РАН, Россия
  • Суханова Майя Викторовна, Азово‑Черноморский инженерный институт, Россия
  • Сюй Гэньцзю, Северо-Западный политехнический университет, Китай
  • Сюй Сюаньхуа, Центральный Южный университет, Китай
  • Тан Сяоминь, Хэйлунцзянский университет, Китай
  • Тулупьев Александр Львович, Северо-Западный институт управления, филиал РАНХиГС, Россия
  • Уткин Лев Владимирович, Институт компьютерных наук и технологий СПбПУ, Россия
  • Фёдоров Глеб Владимирович, Университет «Сириус», Россия
  • Фоминых Игорь Борисович, Национальный исследовательский университет «МЭИ», Россия
  • Хатламаджиян Агоп Ервандович, АО «НИИАС», Россия
  • Холод Иван Иванович, Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова, Россия
  • Хэ Вэйхуа, Гуандунский технологический университет, Китай
  • Целых Александр Николаевич, Южный федеральный университет, Россия
  • Целых Алексей Александрович, Южный федеральный университет, Россия
  • Цзян Кай, Университет Сянтань, Китай
  • Чаудари Барат, Всемирный университет мира, Индия
  • Чечулин Андрей Алексеевич, Национальный исследовательский университет ИТМО, Россия
  • Чжан Е, Университет МГУ-ППИ в Шэньчжэне, Китай
  • Чжан Шэнгуй, Северо-Западный политехнический университет, Китай
  • Чжао Чэнли, Международный институт математических наук Кайюань, Китай
  • Чжоу Юэ, Международный институт математических наук Кайюань, Китай
  • Чжу Вэй, Чунцинский университет почт и телекоммуникаций, Китай
  • Чэнь Синьчжуан, Яньаньский университет, Китай
  • Ши Цинцзян, Университет Тунцзи, Китай
  • Шорей Раджив, Индийский институт технологий, Индия
  • Юдин Дмитрий Александрович, Московский физико-технический институт, Научно-исследовательский институт искусственного интеллекта AIRI, Россия
  • Юрушкин Михаил Викторович, Южный федеральный университет, Россия
  • Ян Вэйхуа, Тайюаньский технологический университет, Китай
  • Янь Лян, Оборонный научно-технический университет, Китай
  • Ярушкина Надежда Глебовна, Ульяновский государственный университет, Россия
Подача публикаций

Рассматриваются статьи, являющиеся оригинальным и ранее неопубликованным исследованием, которое связано с одним или несколькими научными направлениями конференции. Все поданные материалы анализируются Программным комитетом конференции на предмет качества, оригинальности и научного соответствия. Программный комитет вправе отклонить работы, содержащие недобросовестные заимствования без указания источников, а также работы с процентом оригинальности текста (в т.ч. с учетом самоцитирования) ниже 70%. Согласие на прием публикации или отказ будут основаны на отзывах рецензентов. Все вопросы по процедуре проверки просим Вас направлять по контактному адресу. Электронная версия (в формате PDF) завершенной статьи должна быть направлена до истечения срока приема через EasyChair. Рукописи должны быть оформлены согласно стандартам, изложенным по следующей ссылке, где Вы можете найти всю необходимую информацию:

https://www.springer.com/series/15179 (если данная ссылка не открывается, пожалуйста, перейдите на http://www.springer.com, найдите "Lecture Notes in Networks and Systems" и следуйте по ссылке "Submission guidelines" справа).

Инструкции для авторов, а также шаблоны для LaTeX и Word могут быть найдены здесь.

Для удобства подготовки работ организационным комитетом подготовлен русскоязычный шаблон рукописи конференции.

Рассматриваются публикации только на английском языке.

Максимальное количество страниц в статье – 12, включая библиографический список, содержащий не менее 10 источников. Пожалуйста, используйте источники, доступные в международных базах данных научных цитирований. Превышение объема текста (не более, чем до 20 страниц) необходимо согласовывать с оргкомитетом.

Каждый автор может участвовать не более чем в двух статьях.

2
Статьи может быть подано одним автором
12
Максимальное количество страниц в статье
≥ 10
Источников в библиографическом списке
Превышение объёма текста (не более, чем до 20 страниц) необходимо согласовывать с оргкомитетом.
Пожалуйста, для загрузки статьи перейдите по ссылке
Стоимость публикации
Стоимость услуг по подготовке к публикации одной работы:
29 000 рублей
Оплачиваются только статьи, принятые к публикации.
Место проведения конференции
Международный институт математических наук Кайюань
Чанша, провинция Хунань, Китай
Контакты IITI
Суханов Андрей Валерьевич

Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи (АО «НИИАС»), Ростовский филиал

Ростовский государственный университет путей сообщения (РГУПС)


Бутакова Мария Александровна

Ростовский государственный университет путей сообщения (РГУПС)


ДО КОНФЕРЕНЦИИ ОСТАЛОСЬ
00
:
00
:
00
:
00