一、人工智能与机器学习

（基础理论）

机器学习基础理论与算法

深度学习与神经网络

强化学习与自适应系统

迁移学习与元学习

联邦学习与分布式机器学习

生成对抗网络与生成模型

概率统计与随机过程

数值计算与优化方法

信息论与编码理论

运筹学与组合优化 | （感知与认知）

计算机视觉与图像理解

自然语言处理与语音识别

知识图谱与语义理解

多模态学习与跨模态分析

模式识别与智能感知

认知计算与情感智能

文本挖掘与语义分析

空间数据与地理计算

生物信息与计算生物学

计算几何与拓扑分析 | （应用系统）

推荐系统与个性化服务

异常检测与故障诊断

智能决策与优化控制

机器人学习与自主系统

自动驾驶与智能交通

生物医学人工智能

金融智能与量化分析

工业智能与智能制造

工业大数据应用实践

安全计算与隐私保护

二、智能计算与系统 | 三、数据科学与应用

（计算架构）

云计算与边缘计算

分布式与高性能计算

量子计算与量子机器学习

神经形态计算与类脑智能

存算一体与近数据处理

光子计算与新型计算范式

智能芯片与硬件加速

新型存储架构与系统

高性能网络与通信

绿色计算与能效优化 | （新兴范式）

数字孪生与虚拟仿真

元宇宙与沉浸式计算

区块链与可信计算

物联网与智能感知

嵌入式与移动计算

矩阵计算与张量分析

微分方程与动力系统

大数据分析与挖掘

数据可视化与交互

时序分析与预测建模 | （数据处理）

图数据与网络分析

非结构化数据处理

数据治理与质量管理

数据安全与隐私保护

计算建模与仿真

智能计算应用案例

金融数学与风险管理

生物医学数据分析

环境大数据分析

社交网络分析