第二届 AI & 数字媒体国际会议征稿全指南：精准匹配研究方向，高效完成论文投稿第二届人工智能、数字媒体技术与社会计算国

第二届人工智能、数字媒体技术与社会计算国际学术会议

The 2nd International Conference on Artificial Intelligence, Digital

Media Technology and Social Computing （ICAIDS 2026） 大会官网：https://ais.cn/u/EVz2Y3

大会时间：2026年01月30日-2月1日

国内大会地点：中国-三亚

海外大会地点：美国-芝加哥

前言

在人工智能与数字媒体技术深度融合的当下，相关领域的学术研究与技术创新正呈现爆发式增长态势。国际学术会议作为成果交流、思想碰撞的核心平台，其投稿质量与方向匹配度直接影响研究成果的传播与认可。第二届 AI & 数字媒体国际会议（以下简称 “本次会议”）聚焦智能媒体、社会计算、人工智能技术落地等核心议题，为全球该领域研究者提供了高质量的学术交流渠道。本文将从会议核心价值、征稿方向、投稿流程、论文写作规范、质量提升技巧等维度，全方位拆解本次会议的投稿要点，助力研究者精准匹配研究方向，高效完成论文投稿，同时兼顾学术严谨性与投稿成功率，内容覆盖从选题到最终提交的全流程关键环节，为 AI & 数字媒体领域的研究者提供体系化的投稿指导。

一、会议核心价值与定位

1.1 会议背景与学术影响力

本次会议由国内外多所知名高校、科研机构联合主办，聚焦 AI 与数字媒体交叉领域的前沿研究与实践应用，是该领域具有重要行业影响力的国际学术会议。首届会议已吸引来自全球 20 余个国家和地区的 300 + 篇有效投稿，录用论文均通过 EI Compendex、Scopus 等主流数据库检索，部分优秀论文还获得了推荐至 SCI/SSCI 期刊正刊发表的机会。

相较于同类会议，本次会议具备三大核心优势：

优势维度	具体内容	行业价值
检索保障	录用论文 EI Compendex、Scopus 双检索，部分优秀论文可推荐至 SCI 期刊	满足高校、科研机构职称评审、学位授予的学术成果认定要求
专家阵容	组委会包含 IEEE Fellow、国内外双一流高校资深教授 30 + 人	论文评审兼具专业性与公正性，可获得高质量学术反馈
交流场景	设主题报告、专题研讨、海报展示等环节，覆盖产学研全链条	便于对接行业资源，推动研究成果落地转化

1.2 适配的研究方向

本次会议征稿范围精准覆盖 AI 与数字媒体的核心交叉领域，具体可分为以下六大方向，研究者可对照自身研究内容匹配投稿方向：

研究方向分类	具体涵盖内容	典型研究场景
智能媒体算法	深度学习在图像 / 视频 / 音频处理中的应用、媒体内容生成算法、多模态融合算法	基于 GAN 的数字媒体内容生成、视频内容智能分析与检索
社会计算与媒体传播	社交媒体数据分析、网络舆情监测、传播动力学建模	基于大数据的舆情演化规律研究、社交媒体用户行为分析
人机交互与数字体验	沉浸式媒体交互、虚拟 / 增强现实（VR/AR）应用、用户体验评估	元宇宙场景下的数字媒体交互设计、AR 技术在数字内容展示中的应用
数字媒体安全与合规	媒体内容溯源、深度伪造检测、数据隐私保护	AI 生成内容的版权认证、数字媒体内容安全检测算法
边缘智能与媒体轻量化	边缘计算在媒体处理中的应用、轻量化 AI 模型设计、低功耗媒体处理	移动端数字媒体内容实时处理、边缘设备端 AI 模型部署
行业应用与实践	AI + 数字媒体在教育、医疗、文创等领域的落地应用、技术标准化研究	智能教育媒体平台研发、医疗影像的 AI 辅助诊断系统应用

二、论文投稿核心规范

2.1 格式要求（必看）

为避免因格式问题导致初审不通过，论文需严格遵循以下格式规范，组委会已提供统一模板（可通过会议官网下载），核心要求如下：

文档格式：仅接受 PDF 格式提交，文件名格式为 “研究方向 - 作者姓名 - 单位.pdf”（例：智能媒体算法 - 张三 - XX 大学.pdf）；
页面设置：A4 纸张，页边距上下左右均为 2.5cm，单栏排版，正文行距 1.5 倍；
字体与字号：标题使用 Times New Roman 16 号加粗，一级标题 14 号加粗，二级标题 12 号加粗，正文 12 号常规字体，中文内容可使用宋体，英文 / 数字使用 Times New Roman；
篇幅要求：全文（含图表、参考文献）不少于 4 页，不超过 8 页，超页需缴纳额外版面费；
引用规范：参考文献需采用 GB/T 7714-2015 标准，至少包含 10 篇近 3 年的核心文献，其中外文文献占比不低于 50%。

2.2 内容结构要求

完整的投稿论文需包含以下核心模块，缺一不可，各模块的写作要点如下：

（1）标题与摘要

标题：简洁明了，字数控制在 20 字以内，精准体现研究核心内容，避免模糊化表述（例：《基于改进 YOLOv8 的数字媒体内容篡改检测算法》优于《AI 在数字媒体中的应用研究》）；
摘要：字数 200-300 字，需包含研究背景、研究方法、核心结果、研究意义四大要素，无冗余表述，不出现公式与图表引用；
关键词：3-5 个，需覆盖研究方向、核心算法、应用场景等维度（例：智能媒体、深度学习、多模态融合、舆情监测）。

（2）引言

需清晰阐述研究背景（行业痛点 / 现有研究不足）、研究目标、研究方法、论文创新点、章节结构安排，字数控制在 800-1000 字，避免泛泛而谈，需结合具体研究问题展开。

（3）相关工作

梳理该研究方向的国内外最新研究进展，对比现有研究的优势与不足，明确本文研究的切入点，需客观分析，避免片面否定他人研究，字数控制在 1000-1200 字。

（4）研究方法 / 算法设计

这是论文的核心部分，需详细阐述研究采用的方法、算法模型、实验设计等，要求逻辑清晰、可复现：

对于算法类研究：需完整呈现算法原理、公式推导、模型架构（可用文字描述，无需图表）；
对于应用类研究：需说明系统设计、实现流程、关键技术选型及理由。

（5）实验与结果分析

需提供可验证的实验数据，包括实验环境、数据集、评价指标、对比实验结果等，具体要求：

实验环境：明确硬件配置（CPU/GPU 型号、内存大小）、软件环境（操作系统、编程语言、框架版本）；
数据集：说明数据集来源、规模、标注方式，公开数据集需标注名称，私有数据集需说明采集方法；
结果呈现：通过数值对比、统计分析等方式展示实验结果，可结合表格呈现，避免主观描述。

（6）讨论与结论

讨论：分析实验结果背后的原因，指出研究的局限性，提出未来改进方向；
结论：总结全文核心研究成果，明确研究的学术价值与应用价值，字数控制在 500 字以内。

（7）参考文献

需按规范格式列出，示例如下：

期刊论文：[1] 张三，李四。基于深度学习的数字媒体内容生成算法 [J]. 计算机学报，2024, 47 (2): 356-368.
会议论文：[2] Zhang S, Li S. Research on intelligent media retrieval based on multimodal fusion [C]//2023 International Conference on Artificial Intelligence and Digital Media. IEEE, 2023: 120-125.
外文文献：[3] Smith J, Johnson M. Deepfake detection in digital media: A survey [J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2022, 24 (8): 2560-2578.

2.3 原创性与查重要求

原创性：投稿论文需为未公开发表、未投递至其他会议 / 期刊的原创研究成果，严禁一稿多投、抄袭、剽窃等学术不端行为；
查重要求：组委会将使用 Turnitin 系统进行查重，重复率需控制在 15% 以内（含引用），重复率超标的论文将直接退回，不予评审。

三、论文写作质量提升技巧

3.1 创新点提炼

论文的创新点是评审的核心关注点，需避免 “换汤不换药” 的浅层创新，可从以下三个维度提炼真正的创新点：

方法创新：提出新的算法、模型或改进现有算法的核心模块（例：针对现有多模态融合算法精度不足的问题，提出基于注意力机制的跨模态特征对齐方法）；
应用创新：将现有技术应用于新的场景，解决行业未被解决的痛点（例：将 AI 生成内容技术应用于非遗数字媒体保护，提出针对性的内容生成方案）；
数据 / 实验创新：构建新的数据集，或采用更全面的实验验证体系（例：针对数字媒体安全检测领域公开数据集不足的问题，构建包含 10 万 + 样本的深度伪造内容数据集，并完成多算法对比验证）。

创新点需在摘要、引言、结论中明确突出，且在研究方法部分详细支撑，避免仅在摘要中提及却无具体内容支撑的情况。

3.2 实验结果优化

实验结果是论文科学性的核心体现，需做到 “可量化、可对比、可复现”，具体优化技巧：

多维度对比：不仅对比本文算法与传统算法的性能，还需对比同领域最新的 3-5 种算法，覆盖精度、速度、鲁棒性等多个评价指标；
消融实验：对于改进的算法，需通过消融实验验证每个改进模块的贡献度，明确核心改进点的价值；
稳定性验证：通过多次实验（至少 5 次）取平均值，避免单次实验结果的偶然性，同时说明实验的置信区间。

以下为实验结果展示的示例表格，可直接复用：

算法名称	准确率（Accuracy）	召回率（Recall）	F1 值	推理速度（FPS）
传统 CNN	82.5%	80.1%	81.2	25.3
YOLOv7	88.7%	87.2%	87.9	45.8
YOLOv8	90.2%	89.5%	90.0	52.1
本文改进算法	92.8%	91.9%	92.3	48.7

3.3 代码与数据可复现性

为提升论文的学术价值，组委会鼓励作者提供研究相关的代码与数据集（非强制），具体要求：

代码规范：代码需注释完整，结构清晰，包含环境配置说明、运行脚本、核心算法实现代码，支持 Python 3.8 及以上版本，常用框架（如 PyTorch、TensorFlow）需标注具体版本；
数据说明：公开数据集需提供下载链接，私有数据集需提供数据采集与标注规范，便于其他研究者验证；
代码示例：以下为数字媒体内容分类的核心代码示例，可作为参考：

python

运行

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
from tqdm import tqdm

# 定义数字媒体内容分类数据集类
class MediaDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_path, transform=None):
        """
        初始化数据集
        :param data_path: 数据存储路径，包含特征与标签
        :param transform: 数据预处理变换
        """
        self.data = np.load(data_path, allow_pickle=True).item()
        self.features = self.data['features']
        self.labels = self.data['labels']
        self.transform = transform

    def __len__(self):
        return len(self.labels)

    def __getitem__(self, idx):
        feature = self.features[idx]
        label = self.labels[idx]
        if self.transform:
            feature = self.transform(feature)
        return torch.tensor(feature, dtype=torch.float32), torch.tensor(label, dtype=torch.long)

# 定义基于ResNet的分类模型
class MediaClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(MediaClassifier, self).__init__()
        # 加载预训练ResNet50模型
        self.resnet = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.15.2', 'resnet50', pretrained=True)
        # 修改全连接层适配分类类别数
        in_features = self.resnet.fc.in_features
        self.resnet.fc = nn.Linear(in_features, num_classes)
        # 定义dropout层防止过拟合
        self.dropout = nn.Dropout(0.5)

    def forward(self, x):
        x = self.resnet(x)
        x = self.dropout(x)
        return x

# 训练函数
def train_model(model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, num_epochs=20, device='cuda'):
    """
    模型训练函数
    :param model: 待训练模型
    :param train_loader: 训练数据加载器
    :param val_loader: 验证数据加载器
    :param criterion: 损失函数
    :param optimizer: 优化器
    :param num_epochs: 训练轮数
    :param device: 训练设备（cuda/cpu）
    :return: 训练好的模型、训练/验证损失与准确率
    """
    model.to(device)
    train_loss_list = []
    val_loss_list = []
    train_acc_list = []
    val_acc_list = []

    for epoch in range(num_epochs):
        # 训练阶段
        model.train()
        train_loss = 0.0
        train_correct = 0
        train_total = 0
        pbar = tqdm(train_loader, desc=f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}')
        for inputs, labels in pbar:
            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
            optimizer.zero_grad()
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()

            train_loss += loss.item() * inputs.size(0)
            _, predicted = torch.max(outputs, 1)
            train_total += labels.size(0)
            train_correct += (predicted == labels).sum().item()

            pbar.set_postfix({'train_loss': loss.item(), 'train_acc': train_correct/train_total})

        # 验证阶段
        model.eval()
        val_loss = 0.0
        val_correct = 0
        val_total = 0
        with torch.no_grad():
            for inputs, labels in val_loader:
                inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
                outputs = model(inputs)
                loss = criterion(outputs, labels)

                val_loss += loss.item() * inputs.size(0)
                _, predicted = torch.max(outputs, 1)
                val_total += labels.size(0)
                val_correct += (predicted == labels).sum().item()

        # 计算平均损失与准确率
        avg_train_loss = train_loss / len(train_loader.dataset)
        avg_val_loss = val_loss / len(val_loader.dataset)
        train_acc = train_correct / train_total
        val_acc = val_correct / val_total

        train_loss_list.append(avg_train_loss)
        val_loss_list.append(avg_val_loss)
        train_acc_list.append(train_acc)
        val_acc_list.append(val_acc)

        print(f'Epoch {epoch+1}: Train Loss: {avg_train_loss:.4f}, Train Acc: {train_acc:.4f}, Val Loss: {avg_val_loss:.4f}, Val Acc: {val_acc:.4f}')

    return model, train_loss_list, val_loss_list, train_acc_list, val_acc_list

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 配置参数
    data_path = './media_dataset.npy'
    batch_size = 32
    num_classes = 10
    lr = 0.001
    num_epochs = 20
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

    # 数据预处理
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])

    # 加载数据集
    dataset = MediaDataset(data_path, transform=transform)
    train_size = int(0.8 * len(dataset))
    val_size = len(dataset) - train_size
    train_dataset, val_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, val_size])

    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
    val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

    # 初始化模型、损失函数、优化器
    model = MediaClassifier(num_classes=num_classes)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

    # 训练模型
    trained_model, train_loss, val_loss, train_acc, val_acc = train_model(
        model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, num_epochs, device
    )

    # 保存模型
    torch.save(trained_model.state_dict(), './media_classifier.pth')
    print('模型训练完成并保存')

四、投稿流程与时间节点

4.1 投稿流程（分步指引）

本次会议采用线上投稿系统，全程无需线下邮寄材料，具体流程如下：

账号注册：登录会议官网（需替换为实际官网地址），点击 “投稿系统”，使用邮箱注册账号，完善作者信息（姓名、单位、联系方式、研究方向）；
论文上传：登录投稿系统后，点击 “新建投稿”，按提示填写论文标题、摘要、关键词、作者信息（通讯作者需标注），上传 PDF 格式的论文全文；
初审审核：投稿后 1-3 个工作日完成初审，主要审核格式、研究方向匹配度，初审不通过会通过邮箱发送修改意见，修改后可重新提交；
同行评审：初审通过后进入同行评审阶段，评审周期为 2-4 周，每篇论文由 2-3 位领域内专家评审，评审意见包含修改后录用、直接录用、拒稿三种；
修改与定稿：收到 “修改后录用” 意见的作者，需在 1 周内按评审意见修改论文，提交修改说明与修改后的论文，组委会审核通过后确定录用；
缴费与注册：录用作者需在指定时间内缴纳版面费（按页数收取，具体标准见官网），完成会议注册，未按时缴费视为放弃录用；
最终提交：按组委会要求提交最终版论文（需删除评审痕迹，按最终格式调整），等待会议集出版与检索。

五、常见投稿问题解答

5.1 基础问题

Q1：非第一作者投稿需要提供什么材料？

A1：需提供第一作者授权书（官网可下载模板），授权书需包含第一作者签字、单位盖章，与论文一并上传至投稿系统。

Q2：论文语言要求是什么？

A2：本次会议接受中英文论文投稿，中文论文需附英文摘要，英文论文需符合学术英语写作规范，无语法错误，建议投稿前进行英文润色。

Q3：学生作者是否有费用优惠？

A3：全日制在读研究生可凭学生证申请版面费 10% 的减免，需在缴费时提交学生证扫描件。

5.2 评审相关问题

Q1：评审意见不认可，是否可以申诉？

A1：可在收到评审意见后 3 个工作日内提交申诉申请，需说明申诉理由，并提供相关证据（如算法复现结果、文献引用证明等），组委会将组织额外专家进行复核，复核结果为最终结果。

Q2：论文被拒稿后是否可以修改重新投稿？

A2：若因格式问题拒稿，修改后可重新投稿；若因学术质量问题拒稿，需大幅修改创新点与实验内容，经组委会审核后可重新投稿，重新投稿需缴纳二次评审费。

5.3 检索相关问题

Q1：录用论文多久能完成检索？

A1：会议集出版后 3-6 个月完成 EI Compendex 与 Scopus 检索，组委会会在检索完成后通过邮箱通知作者，并提供检索证明。

Q2：检索失败怎么办？

A2：若因组委会原因导致检索失败，组委会将全额退还版面费，并协助作者将论文转投至其他同级别会议；若因作者修改最终版论文导致检索失败，责任由作者自行承担。

六、高质量投稿避坑指南

6.1 投稿前自查清单

为确保论文符合投稿要求，投稿前需完成以下自查：

✅ 论文格式符合组委会模板要求，无字体、行距、页码等格式错误；
✅ 原创性：无抄袭、一稿多投情况，Turnitin 查重率≤15%；
✅ 内容完整性：包含标题、摘要、关键词、引言、相关工作、研究方法、实验结果、结论、参考文献等全部模块；
✅ 创新点明确：在摘要、引言、结论中清晰体现，且有具体内容支撑；
✅ 实验可复现：实验环境、数据集、评价指标、代码等信息完整；
✅ 作者信息准确：通讯作者联系方式正确，单位信息无错误；
✅ 参考文献规范：格式符合标准，数量与质量达标。

6.2 常见避坑点

格式踩坑：切勿忽视格式要求，组委会明确说明格式不达标将直接初审拒稿，建议投稿前对照模板逐页检查；
创新点不足：避免仅做参数调优、简单应用等浅层研究，需突出核心创新，建议投稿前与导师 / 同行交流，确认创新点的价值；
实验不充分：避免仅做单一实验、无对比实验的情况，实验需覆盖多维度评价指标，确保结果具有说服力；
语言问题：英文论文需避免语法错误、表达不清晰的问题，建议使用 Grammarly 等工具校对，或委托专业机构润色；
时间踩坑：切勿拖延至截止日期前一天投稿，避免因网络问题、系统故障等导致投稿失败，建议提前 3-5 天完成投稿。

七、总结

本次第二届 AI & 数字媒体国际会议为该领域研究者提供了高质量的学术交流与成果展示平台，其明确的检索保障、专业的评审阵容、精准的征稿方向使其成为 AI & 数字媒体方向论文投稿的优质选择。投稿时需重点关注以下核心要点：

精准匹配会议征稿方向，结合自身研究内容选择对应的分类，提升初审通过率；
严格遵循论文格式与内容规范，突出创新点，保证实验结果的可量化、可对比、可复现；
把控关键时间节点，完成投稿前自查，避免因格式、原创性、时间等问题导致投稿失败。

希望本文的全流程指南能够帮助你高效完成论文投稿，助力你的研究成果获得更广泛的学术认可与行业关注。若有其他投稿相关问题，可通过会议官网的联系方式咨询组委会，预祝投稿顺利！