重要信息
官网：www.iccisce.com
时间：2025年5月9-11日
地点：中国-广州
征稿主题
| 通信技术 | 信息系统 |
| •5G/6G通信系统与网络 •无线通信与移动网络 •光纤通信与光网络 •卫星与空间通信 •通信信号处理与编码 •无线传感器网络 •物联网（IoT）通信协议 •车联网（V2X）通信技术 •量子通信与安全 | •大数据处理与管理 •数据挖掘与知识发现 •云计算与边缘计算 •分布式系统与并行处理 •信息检索与推荐系统 •信息安全与隐私保护 •区块链技术与应用 •数字图书馆与档案管理 •企业资源规划（ERP）系统 |
| 计算机工程 | 跨学科融合 |
| •人工智能与机器学习 •计算机视觉与模式识别 •自然语言处理与理解 •人机交互与用户体验 •嵌入式系统与实时操作系统 •计算机体系结构与高性能计算 •软件工程与敏捷开发 •生物信息学与计算生物学 •绿色计算与可持续信息技术 | •智慧城市与智能交通 •工业4.0与智能制造 •电子健康与远程医疗 •教育信息化与在线学习 •环境监测与灾害预警 •社交媒体分析与舆情监控 •虚拟现实（VR）与增强现实（AR） |
通信、信息系统与计算机工程 是现代技术发展中不可或缺的三大支柱，它们相互交织，共同推动着社会各行业的数字化、智能化与高效化。随着信息时代的到来，这些领域不仅在工业、医疗、教育等方面发挥着重要作用，还在日常生活中深刻影响着人们的沟通、工作和娱乐方式。接下来，我们将详细探讨这三个领域的基本概念、发展现状、主要技术和应用。
📡 通信、信息系统与计算机工程
一、基本概念
1.1 通信
通信 是指信息在发送端和接收端之间的传输过程。通信技术涉及信号的编码、调制、传输、接收以及解码过程。主要包括：
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电信通信：包括传统的有线电话、无线通信（如手机网络、卫星通信）等。
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数据通信：以数字数据的形式进行传输，广泛应用于互联网通信、局域网（LAN）、广域网（WAN）等。
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光纤通信：使用光纤作为传输介质，具有带宽大、传输距离远等特点，主要用于长距离和高容量的数据传输。
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移动通信：包括4G、5G网络技术，支持高速的移动数据传输，具备更低的延迟和更高的用户容量。
1.2 信息系统
信息系统 是用来收集、存储、处理和传递信息的计算机系统和网络架构。它通常包括以下几个主要部分：
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硬件：包括计算机、服务器、网络设备等基础设施。
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软件：包括操作系统、数据库、应用程序等，支持信息的管理与处理。
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数据：信息系统的核心，涉及数据的收集、存储、分析与呈现。
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人员：包括开发人员、运维人员及最终用户，他们负责系统的建设、使用与维护。
信息系统的应用非常广泛，涵盖企业资源管理（ERP）、客户关系管理（CRM）、决策支持系统（DSS）等。
1.3 计算机工程
计算机工程 是一个涵盖计算机硬件与软件的工程学科，涉及计算机系统的设计、开发和优化。它包括：
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计算机硬件：研究计算机的物理组成部分，如中央处理器（CPU）、内存、硬盘、显卡等。
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计算机软件：包括操作系统、应用程序、开发工具等，提供计算机系统的功能实现。
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网络与通信：包括计算机网络的设计与实现，支持数据的传输和交换。
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人工智能与机器学习：涉及算法设计、模型训练和智能应用，推动计算机系统向智能化方向发展。
计算机工程在信息技术、人工智能、大数据等领域都扮演着重要角色。
二、通信、信息系统与计算机工程的交叉应用
2.1 信息通信技术（ICT）
信息通信技术（ICT） 是指涉及信息技术和通信技术的交叉学科，涵盖了通信、计算机科学、网络技术、互联网等领域。它为各种数据、信息的传输、处理和应用提供技术支持，广泛应用于以下领域：
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互联网与云计算：云计算技术依托通信网络，提供按需、弹性的计算资源和服务。互联网作为信息和数据传输的基础设施，支撑着大数据、物联网、人工智能等技术的发展。
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5G与物联网：5G技术为物联网设备提供高速、低延迟、高容量的通信服务，推动智慧城市、智能交通、工业物联网等应用的发展。
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大数据与数据中心：信息系统通过大数据存储和处理系统，结合通信技术，能够高效地处理海量信息，提供智能分析与决策支持。
2.2 智能通信与网络
随着通信技术的不断发展，尤其是5G技术的引入，通信网络的智能化、自动化和高效化成为一个重要趋势。应用包括：
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软件定义网络（SDN）：SDN通过软件编程来管理网络，使得网络能够灵活地适应不同的需求，支持大规模数据的传输和处理。
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网络功能虚拟化（NFV）：NFV利用虚拟化技术，将传统硬件功能转换为软件功能，提高网络的灵活性和可扩展性。
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网络切片（Network Slicing）：在5G网络中，网络切片技术将网络资源按需求分配，以满足不同应用场景的需求，提升网络的效率和性能。
2.3 云计算与信息系统
云计算 和 信息系统 的结合为企业和用户提供了强大的数据存储、处理与分析能力。云计算平台通过高效的计算资源和服务，支持大规模的数据处理和应用部署。主要应用包括：
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企业信息系统：许多企业将其信息系统迁移到云平台上，通过云计算的弹性资源进行动态扩展和管理。
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大数据分析：通过云计算平台处理大规模数据，支持数据挖掘、预测分析、实时分析等应用。
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智能决策支持系统（DSS）：基于云计算和大数据技术，智能决策系统能够提供实时的决策支持，帮助企业优化运营。
2.4 人工智能与信息系统集成
人工智能技术与信息系统的结合正在推动各行各业的智能化进程。应用包括：
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智能客服系统：基于人工智能技术，结合信息系统的数据，企业可以为客户提供个性化、实时的支持和服务。
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智能制造：信息系统与机器学习技术结合，实现智能化生产、预测性维护、实时生产监控等。
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自动化决策支持：人工智能系统可以与信息系统集成，根据数据和模型自动做出决策，如金融领域的智能投资、风险预测等。
三、关键技术与发展趋势
3.1 5G与下一代通信技术
5G技术 是下一代通信技术的代表，其主要特点包括更高的传输速度、更低的延迟和更大的连接容量。5G将推动：
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物联网：提供更低的延迟和更高的连接密度，使得智能家居、智能交通、智能农业等应用更加普及。
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超高清视频与增强现实（AR）/虚拟现实（VR）：支持超高清视频流的实时传输，提升远程医疗、教育和娱乐体验。
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自动驾驶与智能交通：5G网络提供低延迟、高可靠的通信服务，支持车辆之间、车与路网之间的实时信息交互，实现智能交通与自动驾驶。
3.2 云计算与边缘计算
云计算在提供计算资源和存储服务的同时，边缘计算 的兴起使得数据处理逐步从云端下沉到网络边缘设备。边缘计算可以：
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减少延迟：数据在本地设备处理，而非传输到远程服务器，减少了响应时间，适用于对延迟要求严格的应用场景（如自动驾驶、工业控制等）。
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分散数据存储与处理：提高了数据的处理效率和可靠性，尤其是在物联网和大数据环境下。
3.3 人工智能与大数据
人工智能和大数据技术的结合正在推动自动化、智能化的决策与分析过程。AI可以在大数据环境下：
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预测分析：基于历史数据和算法，预测未来趋势和潜在风险，广泛应用于金融、医疗、营销等领域。
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自动化决策：利用机器学习模型做出即时决策，减少人为干预，提高决策效率。
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智能推荐系统：基于大数据和用户行为分析，提供个性化的内容推荐，如电商平台的商品推荐、社交媒体的内容推荐等。
3.4 信息安全与隐私保护
随着信息系统的普及，信息安全 和 隐私保护 成为至关重要的问题。关键技术包括：
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加密技术：通过加密算法保护数据传输和存储的安全性。
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身份认证与访问控制：确保只有授权的用户能够访问敏感信息，防止数据泄露和滥用。
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区块链技术：为数据存储和交易提供去中心化的安全保障，广泛应用于金融、医疗、供应链等领域。
四、总结
通信、信息系统与计算机工程 三者的结合推动了社会的数字化、智能化进程。从通信技术到信息系统，再到计算机工程，它们共同构成了现代信息社会的基础。随着5G、云计算、人工智能等技术的不断发展，未来的通信与信息系统将更加高效、智能，并在各行各业的创新应用中发挥更加关键的作用。