撰写EI会议论文时，选题是关键的第一步，它决定了研究的价值和发表的可能性。以下是一些实用的选题策略与方向建议，帮助你在工程与计算科学领域找到合适的研究课题：

一、明确EI会议的特点与要求

- 工程应用导向：EI（工程索引）更青睐具有实际应用价值或解决工程问题的研究，理论创新需与工业实践结合。

- 创新性要求：无需颠覆性创新，但需有明确改进（如新方法、优化模型、实验验证等）。

- 时效性：关注领域内近期热点（如AI赋能工业、碳中和、智能制造等）。

二、选题策略

1. 从现有研究中找突破口

- 延伸现有成果：在经典模型/方法上改进（如优化算法效率、提升精度、降低计算成本）。

- 跨领域结合：将其他领域的技术迁移到本领域（如用深度学习解决传统控制问题）。

- 解决局限性：针对某方法的缺陷提出改进（如增强鲁棒性、适应新场景）。

2. 关注行业需求与前沿动态

- 工业痛点：从企业合作、行业报告中挖掘实际问题（如能源调度、设备故障预测）。

- 政策与技术趋势：跟踪国家战略方向（如新能源、智能制造、数字孪生）。

- 热门技术应用：AI、IoT、大数据、机器人等与传统工程结合的具体场景。

3. 注重“小而深”的切入点

- 避免题目过于宽泛（如“人工智能在电力系统中的应用”），可聚焦具体问题（如“基于GAN的配电网异常检测方法”）。

- 确保研究内容能在有限篇幅内完整呈现（问题定义、方法、实验、结论）。

三、典型研究方向参考

1. 人工智能与工程应用

- 工业缺陷检测（计算机视觉）

- 预测性维护（时序数据分析）

- 智能制造中的调度优化

2. 能源与可持续发展

- 微电网能量管理

- 碳排放在线监测技术

- 新能源并网稳定性分析

3. 智能交通与物联网

- 车路协同系统优化

- 基于5G的工业物联网安全

- 物流路径实时规划算法

4. 机器人与自动化

- 柔性机器人精准控制

- 人机协作安全策略

- 无人系统自主导航

四、选题评估与可行性判断

- 数据/实验可获取性：确保能获得实验数据或仿真环境。

- 方法可实现性：避免需要过高计算资源或非常规设备。

- 结果可验证性：设计对比实验或引用基准数据集。

- 创新点清晰性：能用1-2句话说明研究的独特贡献。

五、常见误区提醒

❌ 纯理论推导缺乏应用验证

❌ 仅重复已有方法而无实质性改进

❌ 技术堆砌而无明确问题导向

❌ 实验设计不充分（如数据集过小、对比基准不全）

六、实用建议

1. 多读最新EI会议论文：分析录用论文的选题特点（推荐会议：IEEE ICRA、IEEE ICC、ACM SIGKDD等）。

2. 与导师/工业界交流：获取问题灵感和资源支持。

3. 善用学术工具：用Connected Papers、Google Scholar追踪领域演进。

4. 提前规划时间：留足实验与写作周期（通常需3-6个月）。

通过以上策略，你可以找到一个兼具创新性、可行性且符合EI偏好的选题。关键是明确解决一个具体问题，并通过严谨的实验设计展示价值。