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专题介绍
生成式人工智能驱动的信息融合
GenAI for Information Fusion
ChatGPT等新型生成式人工智能（GenAI）范式正在重塑自然语言处理、计算机视觉等领域。传统信息融合技术面对海量复杂数据时，在可扩展性及准确性等方面面临挑战。本专题旨在探索GenAI与信息融合的创新结合，聚焦包括理论基础、多源数据应用、多模态表征、合成数据生成等方向。我们诚邀学者就GenAI在医疗、教育、应急决策、网络安全等领域的信息融合应用展开深入研究，共同推动这一前沿交叉领域的发展。同时也关注相关技术在伦理、法律与社会层面的影响。
关键词：
生成式人工智能（Generative AI）、信息融合（Information Fusion）、生成模型应用（GenAI Application）、决策智能（Intelligent Decision）、大语言模型（Large Language Models）
专题截稿日期：
2025年6月30日
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客座编辑
朱一凡
北京邮电大学
北京邮电大学副研究员，主要从事大模型驱动的数据挖掘、图表示学习、脑网络挖掘等领域的研究，现担任Information Fusion的青年编委，担任CCF的大数据专委及数据治理发展委的执行委员，同时担任过WWW、MM、AAAI、IJCAI等会议的程序委员会委员。
时恺泽
悉尼科技大学
澳大利亚悉尼科技大学研究员，主要从事包括社会计算、大语言模型、网络物理社会系统、应急决策服务和智慧城市等相关领域的研究。时博士现担任IEEE Transactions on Computational Social Systems副主编，Natural Language Processing Journal、PeerJ Computer Science及Wireless Communications and Mobile Computing编委会成员。此外他还担任ACL、WWW、KDD等国际会议程序委员会成员。
蔺奇卡
新加坡国立大学
新加坡国立大学研究员，主要从事知识推理、自然语言处理、多模态数据挖掘等相关领域的研究。担任Information Fusion、IEEE TCSS的专刊编辑，在TKDE、ACL、KDD、SIGIR、IJCAI等国际期刊或会议上发表论文30余篇。
马杰
西安交通大学
西安交通大学电子与信息学部助理教授，隶属于智能网络与网络安全教育部重点实验室，研究方向为多模态数据挖掘与内容理解、自然语言处理。入选陕西省科协青年人才托举计划。担任国际期刊Information Fusion、Electronics的专题编辑，IEEE知识工程标准化委员会委员、CCF、CAAI、CIPS等多个专委会的执行委员。在IEEE TPAMI、IJCV、NeurIPS、ICML等高水平国际期刊与会议上发表论文20余篇，参与制定IEEE标准和团体标准8项、出版教材1部。
客座编辑寄语：
立足AI技术前沿，着眼产业未来，本专题全面探索GenAI与信息融合的创新发展，为读者展现两大领域的深度融合与应用实践。
关于期刊
Information Fusion 致力于发展成为一个交流平台，以便研究人员分享传播多传感器、多来源、多过程信息融合领域的所有进展，从而推动促进其发展的众多学科之间的协同作用。该期刊作为传播信息融合领域各方面研发信息的主要载体，作者所投递的文章应当着重强调以下三个主题的一个或多个方面：体系结构、算法和应用程序。期刊不仅欢迎作者投递涉及基础理论分析的论文，也期待能够证明这些基础理论适用于解决现实世界问题的论文来稿。
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