2026 数据挖掘、机器学习与深度学习国际会议(DMMLDL 2026)
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2026 数据挖掘、机器学习与深度学习国际会议(DMMLDL 2026)
2026 International Conference on Data Mining, Machine Learning and Deep Learning(DMMLDL 2026)
【会议亮点】
1、IEEE、IOP、SPIE等权威出版社
2、有ISSN、ISBN号
3、高录用|快见刊
4、团队/学生投稿优惠!!!
5、其他资源请咨询会议墨老师:SCI、SSCI、AHCI、中文核心、普刊
6、可口头汇报/旁听
【重要信息】
网址:www.confs-online.com/dmmldl
会议地点:南京,中国
截稿时间:2026年5月31日(延期投稿者/咨询相关会议 请联系大会老师)
邮箱:eieditor@163.com(投稿主题请注明:DMMLDL 2026+通讯作者姓名+墨老师推荐,否则无法确认您的稿件)
接受/拒稿通知:投稿后3-5天内!
更多优质学术会议、投稿优惠、投稿事项、优先审核请咨询老师!
【论文收录】
1.向DMMLDL 2026提交的所有全文都可以用英语书写,并将发送给至少两名评审员,并根据原创性、技术或研究内容或深度、正确性、与会议的相关性、贡献和可读性进行评估。DMMLDL 2026所有被接受的论文将在会议记录中发表,并提交给Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar进行索引。
2.审稿流程:作者投稿-稿件收到确认(1个工作日)-初审(1-3工作日) -告知结果(接受/拒稿),越早投稿越早收到文章结果。
2026 数据挖掘、机器学习与深度学习国际会议(DMMLDL 2026)将在中国南京召开。本次会议旨在汇聚全球范围内相关领域的研究人员、科学家、工程师与学者,共同探讨前沿科学技术与创新应用,推动学术交流与产学研合作。会议将展示最新研究成果、交流技术经验、展望未来发展方向,为与会者提供一个高水平的国际化学术平台。我们诚挚邀请海内外专家学者踊跃参与,携手促进该领域理论创新、技术突破与产业应用。
【征文主题】
(以下主题包括但不限于)
主题一:数据挖掘
关联规则与序列模式挖掘
聚类分析与异常检测
分类与预测模型
文本与Web挖掘
时空数据挖掘
图数据与社会网络挖掘
高维与流数据挖掘
数据挖掘的可解释性与隐私
题目二:机器学习
监督与无监督学习
半监督与弱监督学习
强化学习与多智能体学习
集成学习与元学习
迁移学习与领域适应
贝叶斯学习与概率图模型
在线学习与主动学习
机器学习理论
主题三:深度学习
神经网络架构设计
表示学习与特征工程
生成模型与对抗网络
图神经网络
注意力机制与Transformer
自监督与对比学习
深度学习优化算法
深度学习在跨领域的应用
【投稿说明】
1.本会议官方语言为英语,投稿者务必用英语撰写论文。如需翻译服务,请联系会议组墨老师。
2.论文应具有学术或实用价值,未在国内外学术期刊或会议发表过。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搞将由作者自行承担责任。涉嫌抄袭的论文将不被出版。
3.文章至少6页。请根据格式模板文件编辑您的文章。学生作者或多篇投稿有优惠。
4.只做报告不发表论文的作者只需提交摘要。
5.投稿主题请注明:DMMLDL 2026+通讯作者姓名+墨老师推荐(否则无法确认您的稿件)
【联系方式】
会议官网:www.confs-online.com/dmmldl
邮箱:eieditor@163.com
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QQ咨询:2580953988
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