2026年应用统计、大数据与机器学习国际会议（IASBDM 2026）

2026 International Conference on Applied Statistics, Big Data and Machine Learning（IASBDM 2026）

* 高录用，权威出版！检索稳定！！

ISSN/ISBN双刊号！符合评职、毕业、评优等要求

团体/学生投稿及参会均可享受优惠！！请联系会务蒋老师！

●重要信息

会议召开/截稿时间：以官网为准【早投稿-早录用-早递交出版】

会议地点：上海，中国

审稿周期：投稿后3个工作日左右

** 如需发表SCI、SSCI、AHCI、中文核心期刊或国内外普刊，欢迎咨询会务蒋老师，提供全品类精准匹配服务！

●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年应用统计、大数据与机器学习国际会议（IASBDM 2026）将于中国上海举办，会议致力于打造一个高水平的国际化学术交流平台，面向全球从事应用统计、大数据与机器学习领域的专家学者、工程技术研究者、科研开发人员及行业从业者。与会者将围绕前沿科研成果与技术创新展开分享交流，研判学科发展动向，拓展科研创新思路，开展深度学术探讨与跨域合作，推动理论研究落地转化，助力相关学术成果实现产业化融合与应用落地。

●征文主题（以下主题包括但不限于）

Track 1：应用统计

数理统计理论与方法

统计建模与推断

非参数统计与半参数统计

贝叶斯统计与计算统计

时间序列分析与预测

空间统计与时空建模

多元统计分析与降维技术

生存分析与可靠性统计

高维数据分析与变量选择

统计计算与蒙特卡洛方法

实验设计与响应曲面法

统计质量控制与六西格玛

生物统计与临床试验设计

环境统计与生态统计

经济统计与金融计量

社会统计与市场调研

统计软件与应用

统计学习与数据科学基础

Track 2：大数据

大数据存储与管理技术

大数据处理框架（Hadoop、Spark等）

分布式计算与数据并行处理

流数据处理与实时计算

图数据处理与图计算

时空大数据与轨迹分析

文本挖掘与自然语言处理

多模态数据处理与融合

大数据可视化与交互分析

大数据隐私保护与安全

数据治理与数据质量

大数据在社交网络中的应用

大数据在医疗健康领域的应用

大数据在金融风控中的应用

大数据在城市管理中的应用

物联网与传感数据流分析

Track 3：机器学习

监督学习算法与理论

无监督学习与半监督学习

强化学习与深度强化学习

深度学习架构与优化

生成模型与扩散模型

迁移学习与领域自适应

联邦学习与隐私保护机器学习

小样本学习与零样本学习

多任务学习与元学习

可解释性机器学习与因果推断

图神经网络与图表示学习

自监督学习与对比学习

大规模机器学习与分布式训练

神经网络架构搜索

对抗机器学习与鲁棒性

概率图模型与推理

核方法与支持向量机

集成学习与提升方法

机器学习在交叉学科中的应用

大模型微调与高效训练技术

多模态机器学习与跨模态理解

AI代理与自主决策系统

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●投稿说明

1. 稿件须为原创、未公开发表的全英文论文，严格按模板排版，正文不少于6页。

2. 如需翻译或润色服务，可联系会务蒋老师。

3. 学生作者或多篇投稿可享注册优惠。

4. 投稿前请自行通过Turnitin查重，因重复率过高导致的拒稿由作者自负，抄袭行为将不予出版。

5. 投稿流程：投稿→审稿→录用→缴费→【注册参会】→见刊→检索。

●参会方式

1. 口头报告：请联系会议秘书提交报告题目及摘要，审核通过并注册后即可汇报。

2. 听众参会：联系秘书完成注册，无需提交材料，可全程聆听学术报告。