2026年计算机科学、隐私计算与深度学习国际会议（ICSPDL 2026）

2026 International Conference on Computer Science, Privacy Computing and Deep Learning（ICSPDL 2026）

●重要信息

会议地点：重庆，中国

截稿时间：以官网信息为准（早投稿、早审核、早录用）

接受/拒稿通知：投稿后3个工作日左右。

* 高录用，权威出版！超稳检索！！

ISSN/ISBN双刊号！符合评职、毕业、评优等要求

组团/学生投稿、参会均可申请优惠！！请联系会务蒋老师！

●论文收录

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，最终所有录用的论文将以会议论文集形式出版，见刊后提交至Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar检索，目前检索稳定！

●会议简介

2026年计算机科学、隐私计算与深度学习国际会议（ICSPDL 2026）定于重庆举行。会议旨在为从事计算机科学、隐私计算与深度学习研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨，促进学术成果产业化合作的平台。大会诚邀国内外高校、科研机构专家、学者，企业界人士及其他相关人员参会交流！

●征文主题（以下主题包括但不限于）

主题1.计算机科学

应用数值分析蒙特卡洛方法

分子动力学

模型拟合与数据分析

计算数学

计算物理学

计算化学

计算金融学

大型科学和工程计算

量子计算

机器学习

网络分析

模式识别

分布式和并行系统

高性能计算与算法

基于Web和网格的计算和模拟

Matlab编程与应用

认知计算

云计算

嵌入式计算

可伸缩计算

移动计算

主题2.隐私计算

‌密码学‌

联邦学习

多方安全计算

匿踪查询

数据流通瑜隐私保护

大数据搜索、存储和管理的硬件和软件解决方案

云和大数据的隐私和安全

虚拟化技术，云数据管理和存储，云资源管理和QoS

大数据分析加密

数据可视化和可视化分析

大数据分析的进化和生物启发方法

主题3.深度学习

深度学习基础算法

计算机视觉中的深度学习

自然语言处理与视觉结合

迁移学习

域适应

增强学习

联合学习与隐私保护

自监督与无监督学习

深度学习模型可解释性

边缘计算

●投稿说明

1.论文应为原创文章且从未公开发表，投稿论文需全英文，请严格按照模板的格式修改文章格式，文章不得少于6页。

2.如需翻译润色服务，请联系会议秘书蒋老师，学生作者或多篇投稿有优惠。

3.作者可通过Turnitin或其他查询系统查重，否则由文章重复率引起的被拒稿将由作者自行承担责任。涉嫌抄袭的论文将不被出版。

4.投稿文章流程：投稿→审稿→录用→缴费→【注册参会】→见刊→论文集→检索。

●参会方式

1.口头报告：参会汇报请与会议秘书联系，提交报告题目及摘要以供审核。（摘要不出版）

2.听众参会：欢迎联系会议秘书完成注册，以听众身份参会。无需提交摘要或海报，可全程聆听会议报告。