主题

• 1. 评价科学及理论方法
  • 评价需求的数学建模与形式化规范
  • 评价模型构建与演进机制研究
  • 评价系统架构设计与实现
  • 评价风险建模与量化分析
  • 评价成本建模与优化控制
  • 评价精度建模与误差传播分析
  • 评价可溯源性
  • 评价条件的辨识与标准化体系
  • 等价评价条件的数学验证
  • 实验设计方法
  • 评价的统计分析方法
  • 评价混杂因子消解技术
  • 解析建模及验证
  • 仿真建模技术及模型验证
  • 领域特异性评价方法学创新


• 2. 评价工程
  • 评价基准设计及实现
  • 评价基准可溯源性
  • 最小等价评价条件构建
  • 评价指标体系构建
  • 量纲体系设计与标准化
  • 评价标准设计与实现
  • 评价基准实践
  • 评价工具链开发
  • 真实场景评价系统构建
  • 评价测试床开发


• 3. 数据集
  • 基于数据集的隐式问题发现机制
  • 工业/科研数据集元数据规范（含采集方法与验证协议）
  • 数据集重采样与元分析技术
  • 数据可复现性增强技术
  • 数据特征保持的大规模生成工具
  • 数据生成实验的严格性评价框架


• 4. 评价基准
  • 前沿技术全景分析与综述
  • 行业最佳实践挖掘与范式提炼
  • 行业实践的评价及优化
  • 产业实践的回顾性分析
  • 真实应用及系统的负载特征分析与优化
  • 真实场景下SOTA技术验证


• 5. 测量与测试
  • 负载特征分析
  • 大规模系统的测量学工具链（插桩/采样/追踪/画像）
  • 测量数据的知识发现机制
  • 基于测量与测试的建模技术（动态负载/扩展性/瓶颈分析）
  • 测量数据可视化监控体系
  • 测量驱动的系统创新
  • 历史测量结论的再验证
  • 测试结论的稳健性验证
  • 算法可扩展性/收敛性/稳定性的测量学评价
• 6. 算法评价与优化
  • 跨领域算法基准驱动评价（AI/优化/调度/搜索等）• 标准化基准下的算法性能对比研究
  • 现实约束下的算法泛化/鲁棒/公平性评价
  • 硬件感知的算法协同设计方法论
  • 性能权衡分析框架（精度-成本/速度-可解释性等）• 动态负载下的自适应算法评价
  • 经典算法与学习范式的对抗性评价
  • 算法可复现性保障机制
  • 基准反馈驱动的优化案例研究
  • 开源基准套件与算法性能排行榜构建