【一轮截稿】第二届机器人与传感器网络国际会议

01 会议信息

第二届机器人与传感器网络国际会议(RoSeN 2026)

会议地点:中国·天津

会议检索:提交EI、Scopus数据库

会议时间:2026年4月17日-19日

一轮截稿:2026年2月5日

主办单位:天津大学

协办单位:贵州大学、东北大学、武汉理工大学、天津市机器人学会、天津市系统科学与工业控制学会、ESBK国际学术交流中心、AC学术平台

02 征稿主题

征稿主题包含但不限于以下主题:

机器人:机器人学、机电一体化、分布式智能系统、机器人和自动化、人机交互、人机界面和交互、无人系统、多机器人团队和网络化群体、机器智能、机器学习、系统自治和自主系统、机器人感知。

传感:视觉传感、智能控制、传感器融合、视觉感知、力感知、传感器、感知和控制算法、传感器网络、导航技术等。

03主讲嘉宾

陈文华教授 IEEE Fellow

香港理工大学

陈文华教授现任机器人与自主系统领域讲席教授、低空经济研究中心(RCLAE)主任,是控制与自主车辆领域国际知名前沿学者。他在基于非线性扰动观测器的控制、模型预测控制及无人机领域贡献开创性且深远,深耕无人机研究20余年,覆盖大型固定翼货运机、直升机及小型遥感四旋翼等。发表国际论文350余篇,谷歌学术引述超2.4万次、h指数63;获英国政府及产业界超1200万英镑科研资助,学术与成果转化影响力显著。2024年斯坦福大学“全球前2%顶尖科学家榜单”中,他在工业工程与自动化领域位列全球第30、英国第2。陈教授为电气与电子工程师协会(IEEE)、机械工程师学会(IMechE)、工程技术学会(IET)及高等教育学会(Advance HE)会士。

孟凡利教授 国家杰青

东北大学

孟凡利是东北大学教授、博士生导师。他获得了国家自然科学基金(青年科学基金项目 A 类)资助,同时担任国家重点研发计划首席科学家。其荣誉包括中国自动化学会青年科技奖、首批 “辽宁振兴人才计划” 青年拔尖人才、辽宁省 “百千万人才工程” 百层次人选、沈阳市高层次人才领军人才,以及中国电子学会优秀科技工作者。他已在《IEEE Transactions》系列等期刊上发表 200 余篇 SCI 检索论文,论文总被引次数近 10000 次,H 指数为 56。

刘浩教授 国家杰青

中国科学院沈阳自动化研究所

刘浩教授于哈尔滨工业大学取得本硕博士学位,2014年访学美国约翰霍普金斯大学,担任辽宁省微创手术机器人重点实验室主任。长期从事医疗手术机器人与应急救援研究,多项成果取得临床应用。主持国家重点研发计划、国家自然基金青年A类项目、联合重点项目等。发表IJRR、IEEE汇刊等高水平论文110篇。获得第二届全国创新争先奖、国家科技进步二等奖、中国自动化学会技术发明一等奖等。成果入选2021年中国智能制造十大科技进展,获评辽宁省五一劳动奖章等。

04、组织架构

大会主席

谭超 天津大学

谢明山 贵州大学

程序主席

左志强 天津大学

朱晓庆 北京工业大学

张雪波 南开大学

夏承遗 天津工业大学

技术主席

么鸣涛 北京化工大学

司垒 中国矿业大学

Prof. Luigi Fortuna, University of Catania, Italy

出版主席

徐礼胜 东北大学

陈建 中国农业大学

Bin Zhang, Kanagawa University, Japan

宣传主席

胡桥   西安交通大学

马勇   武汉理工大学

技术委员会

朱国牛 复旦大学

温家宝 天津大学

李锴 哈尔滨工业大学

李石磊 北京理工大学

唐昀超 东莞理工学院

贾伟 贵州大学

高庆 北京航空航天大学

Dr. Abdussalam A.Alajami, Universitat Pompeu Fabra, Spain

Mohammad Arif Sobhan Bhuiyan,  Xiamen University Malaysia, Malaysia

5.Workshops 研讨组(征集中,欢迎加入)

Workshop1:Recent advancements in emerging technologies of robotics and sensor network in clinic and healthcare fields

Chair1:徐礼胜 东北大学

Chair2:任洪亮 香港中文大学

Chair3:王斐 东北大学

Chair4:张云洲 东北大学

Workshop2:Data- and Knowledge-Driven Intelligent Cognitive Models

Chair1:温家宝 天津大学

Chair2:张冠文 西北工业大学

Chair3:奚萌 天津大学

Chair4:高丽清 天津工业大学

Workshop3:Navigating the Depths: Advanced Navigation Technology for Underwater Robots

Chair1:范世伟 东北林业大学

Chair2:王梓丞 东北林业大学

Chair3:张亚 哈尔滨工业大学

Chair4:孙骞 哈尔滨工程大学

Chair5:常佳冲 国防科技大学

Workshop4:Event-Triggered Control and Applications for Complex Systems with Limited Feedback

Chair1: 周天薇 深圳大学

Chair2: 李丹丹 湖州师范学院

Chair3: 杜英雪 临沂大学

Chair4: 岳广辉 深圳大学

Workshop5:Advanced Data-Driven Fault Diagnosis and Fault-Tolerant Control Methods

Chair1: 金海浪 清华大学

Chair2: 尚超 清华大学

Chair3: 鲁仕祥 东北石油大学

Chair4: 王闯 东北石油大学

Chair5: 何耀耀 合肥工业大学

Workshop6:Large-Scale Task Allocation and Planning for Heterogeneous Multi-Robot Systems

Chair1:林杰 湖南大学

Chair2:陈林 西安交通大学

Chair3:李丹丹 湖州师范学院

Chair4:张文涛 新加坡南洋理工大学

Workshop7:Embodied Robot-Related Control and Sensing

Chair1:杨桐 南开大学

Chair2:王志闯 北京科技大学

Chair3:纪文强 河北工业大学

Chair4:宁泽鹏 新加坡南洋理工大学

Chair5:陈健 中南大学

Workshop8:Recent advances on Network Science in the era of AI

Chair1:胡延庆 南方科技大学

Chair2:周进 武汉大学

Chair3:许新建 上海大学

Chair4:夏承遗 天津工业大学

Workshop9:Autonomous Unmanned Systems: Control, Perception, and Intelligent Coordination

Chair1:贾泽华 海南大学

Chair2:杨岳 武汉理工大学

Chair3:蔡博 哈尔滨工业大学

Workshop10:Recent Advances of Mining Robots

Chair1:司垒 中国矿业大学

Chair2:张霖 长江师范学院

Chair3:顾进恒 中国矿业大学

Chair4:魏东 中国矿业大学

Chair5:华德正 中国矿业大学

Chair6:戴剑博 中国矿业大学

Workshop11:Underwater Micro-Robotics: Design, Navigation, and Environmental Applications

Chair1:李锴 哈尔滨工业大学

Chair2:张露 东北林业大学

Workshop12:Intelligent Perception, Positioning, Planning, and Energy Supply of Robots

Chair1:徐成龙 哈尔滨工程大学

Chair2:吴鹏 哈尔滨工程大学

Chair3:王怀震 浪潮集团

Chair4:万应才 上海交通大学

Chair5: 王景芳 哈尔滨工程大学

Chair6: 许继谦 沈阳航空航天大学

05 支持政策

  1. 最佳论文奖
  2. 优秀组织奖
  3. 最佳学术先锋奖
  4. 最佳学术领导力奖
  5. 最佳口头报告奖
  6. 最佳海报展示奖
  7. 优秀审稿人奖

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文心一言开源版测评:能力、易用性与价值的全面解析

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目录 * 一、实测过程记录 * 1. 环境配置详解 * 2. 安装Python环境 * 3. 安装PaddlePaddle(选择CPU版本) * 4. 安装FastDeploy推理引擎 * 5. 下载模型权重及配置文件 * 6. 环境验证脚本 * 7. 常见问题及解决 * 8. 关于GPU加速说明(重要) * 二、模型能力实测:多维度压力测试与代码实战 * 1. 通用理解能力测评(附测试代码) * 1.1 复杂逻辑推理测试 * 1.2 情感极性分析 * 2. 文本生成能力实测 * 风格化写作(带控制参数) * 商业文案生成对比 * 3. 鲁棒性压力测试 * 4. 多模态能力专项测试 * 4.1 图文关联度测评 * 4.2 视觉问答(VQA)实战

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(二)Stable Diffusion 3.5硬件准备与环境配置 —— 低配显卡也能跑大模型

(二)Stable Diffusion 3.5硬件准备与环境配置 —— 低配显卡也能跑大模型

随着 Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 的发布,生成式 AI 的门槛再次降低。虽然其 Large 版本拥有高达 81 亿的参数量,但通过合理的量化选择、显存管理技巧以及操作系统级的优化,即便是在 8GB 或 12GB 显存的消费级显卡上,也能获得极佳的生成体验。 2.1 显存容量与量化选择指南 在本地运行 SD 3.5 时,显存 (VRAM) 是最核心的硬件指标。SD 3.5 Large 模型在原生精度 (FP16/BF16) 下,通常需要约 18–19 GB 的显存才能完整加载。这意味着如果你想体验不经过性能削减的原生模型,