《大数据》专题征文：数据驱动智能网络/AI赋能大数据处理（截稿时间：2023年3月31日）

传统网络运维与优化手段过度依赖人工经验，面对高度复杂异构的网络存在较大的局限性。以大数据、人工智能、数字孪生等相互融合为特点的新一代智能网络，正深刻改变着传统网络的结构布局、传输方式和数据处理模式。人工智能技术与机器学习算法的运用可以为智能网络提供基于数据驱动的实时感知、预测和管控能力，实现网络的自治运维、自主决策、智能优化、精准市场推广与服务创新等。信息数据是数据驱动智能网络应用的前提，与传统数据相比，信息数据有很多特殊性，对实时处理、统一管理、隐私保护和质量保证等有很高要求。

当前，智能网络的信息数据处理面临着数据量巨大、数据结构多样、数据关系复杂等挑战，亟须在基础理论创新、颠覆性关键技术突破和多学科交叉融合发展方面开展深入的学术研究与探讨。AI技术的迅猛发展为网络信息数据处理提供了新的视角与手段。AI赋能大数据处理将深度学习、云计算、数字孪生等技术与大数据处理相融合，能够简化数据结构、解耦数据关系和预测数据发展趋势，有望提升数据驱动智能网络的感知、预测、推断和决策能力。本刊以“数据驱动智能网络/AI赋能大数据处理”为主题进行征文，旨在收录和发表国内外在数据驱动智能网络、AI赋能大数据处理领域具有创新性和突破性的基础科学理论、关键技术方法与工程应用等方面成果，希望能为相关领域的专家学者提供交流合作、最新科研成果分享的平台，促进学术界和工业界的深度融合，推动我国数据驱动智能网络的发展。欢迎相关领域的专家学者和科研人员踊跃投稿！

客座编辑：

王兴伟（东北大学教授）

彭保（电子科技大学长三角研究院（衢州）研究员）

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征稿范围

包括但不限于以下主题：

1） 数据驱动的智能网络体系架构；

2） 智能网络数据管理与分析技术；

3） AI赋能的大规模数字孪生网络；

4） AI赋能的信息大数据处理技术；

5） 数据驱动的行业决策支持技术；

6） 数据驱动的工业节能技术；

7） AI赋能的网络日志建模分析技术；

8） AI赋能的加密网络流量识别技术；

9） 面向5G/B5G的数据驱动智能网络；

10） 数据驱动的智能网络节能优化技术；

11） 数据驱动的智能网络高效路由技术；

12） 数据驱动的智能网络隐私保护技术；

13） 数据驱动的智能网络协议设计与优化；

14） 数据驱动的智能网络故障诊断与恢复。

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征稿要求

1、文稿应属于作者的原创性科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术价值与推广应用价值；应未在国内外公开发行的刊物或会议上发表或宣读过，也不在其他刊物或会议的审稿过程中，不存在一稿多投问题。

2、文稿应包括中英文题名、作者信息、摘要、关键词、基金项目名、参考文献，中文正文和作者简介（包括照片），文稿一律采用Word文档提交。

3、投稿时，请注明作者联系方式（电子邮件、电话、邮寄地址）及“数据驱动智能网络/AI赋能大数据处理专题投稿”及所属方向。

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重要日期

征稿截止日期：2023年3月31日

审稿完成日期：2023年5月31日