2026年深度学习、神经动力学与复杂系统国际会议（IDLNC 2026）

2026 International Conference on Deep Learning, Neural Dynamics and Complex Systems（IDLNC 2026）

征稿广 | 审核快 | 高录用

权威出版，检索稳定

双刊号认证 · 团队/学生享优惠

●会议信息

大会召开/截稿时间：以官网为准（早投稿-早录用-早出版）

大会地点：长春，中国

接受/拒稿通知：投稿后2、3个工作日左右

收录检索：Scopus，EI Compendex，CPCI，CNKI，Google Scholar等数据库实现稳定检索

★ 注：如需了解更多发表渠道（如SSCI/SCI期刊、中文核心期刊、国内三大网收录期刊等），欢迎随时咨询会务组徐老师。

●会议简介

2026年深度学习、神经动力学与复杂系统国际会议（IDLNC 2026）将在中国长春召开，会议聚焦深度学习、神经动力学及复杂系统领域前沿技术与科研成果，致力于搭建高水平国际化学术交流平台，打通全球学者、工程技术人员与行业从业者的交流合作渠道。大会将为参会人员提供成果展示、前沿研讨的专业舞台，共享领域最新研究进展，研判智能技术未来发展趋势。现诚挚邀请相关领域科研工作者、高校学者、工程技术从业者积极参会，共探学科发展新思路，合力推进深度学习、神经动力学与复杂系统学科创新，共启智能科技全新发展篇章。

●论文出版

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，稳定检索！

●征稿主题（包括但不限于）

Track 1：深度学习

深度表征学习

生成模型

多模态深度学习

自监督学习

大语言模型

深度强化学习

小样本与零样本学习

可解释深度学习

边缘与云端深度学习

可信人工智能

深度学习在人机交互中的应用

视觉语言模型

计算机视觉

目标检测学习

情感识别

自适应深度系统

深度学习在机器人中的应用

Track 2：神经动力学

神经网络动力学（收敛性、稳定性、分岔、混沌）

脉冲神经网络（SNN）理论与学习算法

神经形态计算硬件与系统

神经场理论与脑网络动力学

神经-符号系统与认知计算

神经动力学在智能控制与优化中的应用

记忆与学习的神经动力学建模

生物启发神经网络（时空动态、可塑性机制）

Track 3：复杂系统

复杂网络与动力学

多尺度建模与计算

系统辨识与状态估计

信息物理系统建模

混杂系统与离散事件系统

数据驱动的系统建模

系统可靠性与韧性评估

复杂系统仿真与验证

时序分析与预测

其他计算机相关主题均可

●投稿须知

1. 来稿须为全英文，严格按模板排版，正文不少于6页。

2. 论文须为原创未发表成果，投稿前请自行查重（如Turnitin），因重复率超标导致的拒稿，责任由作者自负。

3. 流程：投稿→审稿→录用→缴费→【注册参会】→见刊→论文集归档→检索。

4. 如需文章翻译/润色、加急录用协助，或学生/组团投稿享优惠，请咨询会务徐老师。

★ 特别提醒：投稿前，请务必由一位作者添加会务【徐老师】联系方式，以便及时跟进论文状态及重要通知。

●参会方式

1. 口头汇报：申请口头报告者，须将摘要提交至大会邮箱审核，报告时长约10分钟，摘要出版。（名额有限，优先报名）

2. 听众参会：无需提交稿件，直接注册听众参会即可。

注：注册费包含一名参会者的邀请函、参会（汇报）证明、会议通知等材料费用。