6月29日，2019年电子工程与信息学国际研讨会（ISEEI 2019）在南京圆满落幕！这次会议的核心主题词可以总结为新挑战与新可能。怎样用机器学习技术检测混合型三维缺陷？超宽带天线的现状是怎样的?未来又会怎样发展呢？怎样利用电力驱动来改善交通系统呢？AEIC邀请了国内外著名大学的专家学者来给你最权威的解答。
会前签到
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主讲报告
黄依贤教授（台湾元智大学）
标题：为5G RAN光网络启用SDN/NFV
摘要：在本文中，我们提出了混合移动Xhaul PON和软件定义网络（SDN），以提供智能网络，允许高度可扩展、分布式、无状态转发平面，以支持诸如移动管理、策略、订阅控制和维护每个服务的端到端路径信息等功能；以及网络功能。NS虚拟化（NFV）将整个网络节点功能类虚拟化为构建块，这些构建块可以连接或链接在一起，以创建通信服务。
黄有榕教授（台湾义守大学）
标题：用机器学习技术检测混合型三维缺陷
摘要：由于三维集成过程中会出现多个混合型缺陷，因此，识别这些缺陷模式是很重要的，以便了解故障的根本原因，并采取措施进行质量管理和提高产量。为了对这些故障进行电气检测，有必要事先对缺陷的电气特性进行研究和分析。本文介绍了利用物理数据中的机器学习方法对三维模具叠层结构进行无损探伤的方法。
姚修慎副教授（台湾元智大学）
标题：数据科学案例研究——先进交通服务的驾驶数据分析
摘要：在本文中，我们讨论的第一个主题是如何收集驾驶数据以生成驾驶行为指数、驾驶安全指数和导出燃油消耗数据。然后，利用机器学习，分析了驾驶行为与油耗的关系。历史驾驶数据可以提供更好的路线导航建议。
刘汉博士（国防科技大学）
标题：超宽带天线的研究现状与展望
摘要：对超宽带天线已有的研究方法进行了总结和分析，概述了相关拓宽频带的措施，总结了超宽带天线的设计思想，对近年来超宽带天线的研究现状进行了介绍，最后研究了天线的 Q 因子，对未来利用 Q 因子设计宽带天线进行了展望。
茶歇和海报
口头报告
讨论交流
技术的发展是无止境的！电子工程与信息学是正在飞速发展的领域，未来也面临着巨大的不确定性，但随着专家学者们的不断探索尝试，新的技术和解决方案都将脱颖而出。AEIC会一直对电子工程与信息学领域密切关注，并努力为专家学者们提供更好的线下交流平台！
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