选择IEEE会议论文选题是学术研究的关键一步，以下是一些实用技巧，帮助你找到既有创新性又符合会议需求的选题：

一、把握IEEE会议的偏好

- 前沿性与时效性：IEEE会议偏爱新兴技术（如AI边缘计算、6G、量子计算）及当前热点（如碳中和与ICT结合、可信AI）。

- 工程应用导向：相比纯理论，更倾向方法在具体场景（如医疗影像、自动驾驶）的验证，需提供实验或仿真数据。

- 跨学科创新：技术交叉领域易受关注（如AI+物联网、区块链+能源）。

二、选题核心策略

1. 从问题出发，而非技术

- 避免“用Transformer做XX任务”的跟风，先明确领域痛点（如无人机通信中的抗干扰问题），再匹配技术。

2. 缩小切口，深挖一点

- 示例：不选“联邦学习优化”，而是“医疗联邦学习中非独立同分布数据的高效聚合算法”。

3. 差异化的三种思路：

- 方法迁移：将某领域方法用于新场景（如将控制理论模型用于网络拥塞控制）。

- 改进缺陷：针对已有方法的问题（如某AI模型能耗过高），提出轻量化方案。

- 颠覆假设：挑战领域常见假设（如“信道噪声服从高斯分布”在实际中是否成立？）。

三、实操步骤

1. 分析会议历史：

- 查阅该会议近3年录用论文，统计高频关键词、研究团队及常用数据集/实验平台。

2. 创新点验证：

- 用“虽然A方法在B场景有效，但在C条件下存在D局限”句式清晰定义创新点。

3. 可行性自检：

- 数据/代码是否可获取？

- 实验周期是否充足？

- 能否在8-10页内完整呈现？

四、高阶技巧

- 提前布局：关注会议Special Session主题，通常有更高录用率。

- 借力工具：用Connected Papers分析领域论文网络，发现研究空白。

- 伦理先行：涉及AI伦理、隐私等敏感领域时，提前设计伦理评估环节。

五、避坑指南

- 勿选“冷门孤岛”：过于生僻的方向可能找不到审稿人。

- 避免过度承诺：选题范围勿超出论文实际能完成的工作。

- 慎碰“超级难题”：如P=NP? 这类经典难题不适合会议论文。

六、选题评估清单

- 创新点是否能用1句话说明白？

- 实验数据是否可重复获取？

- 是否引用该会议近年相关论文？

- 能否在3个月内完成验证？

- 成果是否可能吸引工业界关注？

最后建议：完成选题后，可按照IEEE会议模板撰写2页摘要，向导师或同行征求意见。优秀的选题往往能激发审稿人“为什么我没想到”的共鸣——它不必改变整个领域，但应让读者看到清晰的技术进步。