2026年应用统计、计算智能与大数据国际会议（ASCIBD 2026）

2026 International Conference on Applied Statistics, Computational Intelligence, and Big Data（ASCIBD 2026）

会议信息

大会地址：北京

最终截稿时间：以官网时间为准（延期投稿请咨询组委会田老师）

接受/拒稿通知：投稿后3个工作日左右

投稿请备注：ASCIBD投稿+通讯作者姓名+田老师推荐，方便安排审稿，可享优惠价及优先审稿与录用权

会议简介

在数据驱动决策与智能化转型加速推进的时代背景下，应用统计、计算智能与大数据的交叉融合正成为推动科学研究、产业创新与政策制定的核心引擎。从高维统计推断到深度学习算法，从因果机器学习到联邦学习优化，统计学与计算智能的深度融合正在不断拓展数据科学的方法论边界与应用深度。

2026年应用统计、计算智能与大数据国际会议（ASCIBD 2026）旨在搭建一个跨学科、跨国界的高端学术交流平台，聚焦应用统计理论与方法、计算智能与智能算法、大数据分析与数据科学等核心议题，汇聚全球统计学、计算机科学、数据科学及相关领域的专家学者与产业界代表，共同探讨统计计算与智能分析的创新前沿。

大会主题（研究领域包括但不限于以下主题）

主题1：应用统计

博弈论

遍历理论

博弈理论

统计力学

可靠性工程

偏微分方程

统计物理学

数据挖掘

应用数学与工程

数学物理学

数理化学

数理生物学

流体动力学

力学中的非线性问题

模糊数学与应用

主题2：计算智能

机器学习和深度学习

神经网络、模糊系统和遗传算法

进化计算与群体智能

强化学习和优化技术

可解释人工智能（XAI）

主题3：大数据

大数据的基础模型

数据科学

大数据搜索

记忆系统

深度学习

高性能计算技术

网络基础设施

多核计算

大数据应用

容错性与可靠性

大数据系统

大数据隐私与安全

大数据归档与保存

数据分析与数据挖掘

智能信息处理

数字城市与智能建筑

多元异构数据融合

大数据分析与智能推荐

论文出版收录

所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，会议所有录用的论文将发表在会议论文集，出版后将提交EI Compendex、Scopus、CPCI、CNKI和Google Scholar等检索。

投稿须知

1. 论文必须是英语稿件，不得少于6页（中文投稿可提供专业翻译服务）；

2. 本次论文未在国内外学术期刊和会议发表过；

3. 作者可通过CrossCheck, Turnitin或其他查询系统自费查重，否则由文章重复率引起的被拒稿将由作者自行承担责任。论文全文重复率不超过20%；

4. 涉嫌抄袭的论文将不被出版，且公布在会议主页；

5. 发表论文的作者需提交全文进行同行评审，只作报告不发表论文的作者只需提交摘要；

6. 论文模板下载及投稿指引：请前往大会官网首页。

推荐资源

1. 国内/国际普刊

2. 国内核心（北核/科核）、国际核心（SCI/SSCI/AHCI/EI/Scopus）

3. 专著/教材  主编/副主编

4. 发明专利/实用新型专利

5. 大学学报

6. 教育部高教司协同育人课题

更多资源详情请联系会议老师获取。