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征稿!陈大可院士担任大会主席!第四届人工智能海洋学论坛第二轮通知暨“OLAR”期刊人工智能专栏征稿

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为探索人工智能与海洋科学协同创新的前沿路径,第四届人工智能海洋学论坛定于2025年4月25-27日在浙江省舟山市召开。本届论坛以“智能驱动·深蓝未来”为主题,诚邀国内外科研工作者、工程技术人员、企业代表及海洋领域从业者齐聚东海之滨,分享最新研究成果、碰撞跨界思维火花,携手推动人工智能与海洋科学的深度融合。此外,本届会议携手Ocean-Land-Atmosphere Research(OLAR)期刊,隆重推出“AI-Powered Ocean Research & Realizations”专栏,面向全球征集人工智能海洋学领域的创新性论文。

一、会议相关信息

1. 会议组织机构

中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会

浙江海洋大学

南京信息工程大学

浙江海洋大学海洋科学与技术学院

协办单位:

中国科学院海洋环流与波动重点实验室

南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)

自然资源部第二海洋研究所海洋生态系统动力学实验室

东海实验室

浙江省海洋学会

舟山市科学技术局

大连海洋大学海洋科技与环境学院

浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室

浙江海洋大学智能地球系统研究院

大会主席

陈大可 院士 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)/自然资源部第二海洋研究所

科学委员会

主席

王凡 中国科学院海洋研究所

董昌明 南京信息工程大学(中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会主任委员)

王健鑫 浙江海洋大学

委员(按照姓氏笔画排序)

王辉 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)

卢文芳 中山大学

白雁 自然资源部第二海洋研究所

朱学明 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)

刘志宇 厦门大学

刘海龙 崂山实验室

孙佳龙 江苏海洋大学

李晓峰 中国科学院海洋研究所

李培良 浙江大学

杨清华 中山大学/南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)

吴梅林 中国科学院南海海洋研究所

邱云 自然资源部第三海洋研究所

宋军 大连海洋大学

宋金宝 浙江大学

宋振亚 自然资源部第一海洋研究所

张韧 国防科技大学

陈戈 中国海洋大学

林霄沛 中国海洋大学

罗京佳 南京信息工程大学

周磊 上海交通大学

赵辉 广东海洋大学

荆钊 中国海洋大学/崂山实验室

俞永强 中国科学院大气物理研究所

宫勋 中国地质大学(武汉)

柴扉 厦门大学

徐芳华清华大学

唐丹玲 中国科学院南海海洋研究所

商少平 厦门大学

程旭华 河海大学

谢玲玲 广东海洋大学

持续更新中……

组织委员会

主席

李博 浙江海洋大学

委员

韩国庆 浙江海洋大学

吴琼 浙江海洋大学

郁诚成 浙江海洋大学

徐军 南京信息工程大学(中国海洋学会人工智能海洋学专业委员会副秘书长)

徐广珺 广东海洋大学

2. 会议主题

培训课程:人工智能海洋学

(4月25日下午,限200人)

专题1:海洋大数据的构建

专题2:人工智能算法模型

专题3:海洋现象智能识别

专题4:海洋环境智能预报

专题5:智能海洋模式开发

3. 会议重要信息

会议地点:舟山环球酒店(舟山市定海区千岛街道海城路198号)

会议报到:4月25日 全天

课程培训:4月25日 14:00-17:00

开 幕 式:4月26日 9:00-11:30

专题论坛:4月26日下午-27日全天

4. 重要时间节点

现在开始

开始报名、投稿摘要(投稿邮箱ai4ocean@zjou.edu.cn)

2025年3月5日

会议第二轮通知,发布注册、会场、缴费、酒店预订等事宜

2025年4月20日

投稿摘要截止,会议第三轮通知

2025年4月25日

注册截止、预订住宿截止

5. 报名方式(请询问下方会务人员)

6. 食、宿安排

会议将为参会人员推荐周边酒店,并提供预订服务。会务组代订享受协议价格。25-26日晚餐,26-27日午餐,由会务组提供。

7. 会务联系

邮箱:

ai4ocean@zjou.edu.cn

联系电话:

15958098325(吴老师,浙江海洋大学)

15725209132(郭老师,浙江海洋大学)

二、“Ocean-Land-Atmosphere Research”期刊人工智能专栏征稿息

The Science Partner Journal, Ocean-Land-AtmosphereResearch (OLAR), is an open access journal published in affiliation with Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory (Zhuhai) (SML) and published by the American Association for the Advancement of Science (AAAS). OLAR, selected as a High Starting Point Journal in the China STEM Journal Excellence Action Plan in 2022, was included in the DOAJ and Scopus databases in 2023 and 2024, respectively. OLAR’s CiteScore in Scopus is currently 4.5. Now, OLAR is organizing a special section titled “AI-Powered Ocean Research & Realizations ”.

Topics for Special Issue

With the rapid advancement of science and technology, ocean data has shown an explosive growth trend, laying a solid foundation for the in-depth analysis of ocean processes and the scientific management of marine resources. Artificial intelligence, relying on its unique machine learning algorithms, can extract potential laws from massive data and is gradually becoming the core engine driving the innovative development of marine science. The deep integration of marine big data, artificial intelligence and marine science has not only greatly accelerated the transformation of the research paradigm of marine science, but also effectively promoted the construction and improvement of a new marine knowledge system. At present, there is an urgent need for a professional display and communication platform to centrally present these research achievements, promote in-depth communication and cooperation among all parties, and fully unleash the powerful driving force of artificial intelligence on the development of marine science.

Against this background, Ocean-Land-Atmosphere Research (OLAR), as the first Science Partner Journal in the field of oceanography, is committed to creating a high-level scientific publishing platform. In cooperation with the "The 4th Artificial Intelligence in Oceanography Forum", we are about to launch a Special Section titled "AI-Powered Ocean Research & Realizations". This Special Section will publish the latest research achievements in the application of marine big data and artificial intelligence in the field of marine science, with particular attention to breakthroughs in aspects such as the construction of marine big data, innovation of artificial intelligence algorithm models, intelligent recognition technology of marine phenomena, intelligent forecasting system of the marine environment, and the development of intelligent ocean models. We aim to deepen the understanding of the promotion of marine scientific research by the integration of marine big data and artificial intelligence through multi-dimensional and all-round display, and further promote the in-depth integration and coordinated development of marine science and emerging technologies.

Convener of the Special Section

•Changming Dong, Nanjing University of Information Science and Technology

•Xiaofeng Li, Institute of Oceanology, CAS

•Gang Zheng, Second Institute Of Oceanography,MNR

Article Types for the Special Section

• Research Article: A complete and comprehensive report of original research.

• Review Article: A synthetic review and evaluation of a research area or topic.

• Perspectives: A new and unique viewpoint on current advances and future directions on a topic.

• News and Views: A brief report or opinion on a new development in relevant fields.

Important Information

• Submissions open: March 1st, 2025

• Submission Deadline: June 30th, 2025

• Fully Open Access – CC BY license

• Article Processing Charge waived through 2025

• Complimentary Figure and Table Editing Service for All Accepted Papers

Submission Instructions

Submissions to the special section will be received as OLAR regular papers. Please carefully check submission instructions, including page limit, manuscript format, and submission guidance on the OLAR Guidelines for Authors Page: https://spj.science.org/page/olar/for-authors.

Authors can submit papers until the deadline through OLAR Submission system: https://www.editorialmanager.com/olar. If you encounter any problems while submitting the manuscript, please contact OLAR Editorial Office: olar@sml-zhuhai.cn.

文字丨韩国庆

编辑丨盛建涛 莫晶蕊

责编丨沈茄怡

审核丨李博

  • 信息来源:浙江大学海洋学院。

    转载请注明信息来源及海洋知圈编排。

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