2026年数据科学、机器学习与人工智能国际会议（IDSMIA 2026）

2026 International Conference on Data Science, Machine Learning and Artificial Intelligence（IDSMIA 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：苏州，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年数据科学、机器学习与人工智能国际会议（IDSMIA 2026）将于中国苏州举办，本次会议聚焦数据科学、机器学习与人工智能的深度融合与创新发展，征稿范围涵盖数据科学基础关键技术、智能决策系统核心技术、行业智能决策技术落地应用、数据安全与决策治理技术等多个研究方向。会议旨在搭建跨学科、跨领域的协同创新交流平台，推动数据驱动决策相关技术实现科研突破，深化产学研融合与产业赋能。诚邀海内外相关领域学者与从业者积极参与，共同探索数据智能助力行业决策升级之路，助推数据科学、机器学习与人工智能领域高质量发展。

●征文主题（以下主题包括但不限于）

Track 1：数据科学、分析与应用

大数据分析与可扩展数据处理技术

数据挖掘、知识发现与模式识别

信息检索、抽取与知识管理

数据可视化与可视分析

时空数据挖掘与社交网络分析

数据驱动决策支持与商业智能系统

医疗健康数据分析与个性化医疗

智慧城市、交通与气候建模应用

教育数据挖掘与学习分析

工业数据分析与物联网数据管理

金融科技与风险建模中的数据科学

数据质量、信息治理与数据安全隐私

Track 2：机器学习与深度学习前沿

监督学习、无监督学习与半监督学习新算法

深度神经网络架构设计与优化

强化学习与自适应决策系统

迁移学习、领域自适应与元学习

图神经网络与结构化数据建模

序列建模与时序预测分析

联邦学习与隐私保护机器学习

自动化机器学习（AutoML）与神经架构搜索

模型压缩、优化与高效推理

量子机器学习与新兴学习范式

统计学习理论与高维数据分析

异常检测、集成学习与模型聚合

Track 3：人工智能

自然语言处理与大语言模型（LLMs）

计算机视觉、图像理解与视频分析

多模态学习、融合与跨模态检索

生成式AI：GANs、扩散模型与生成技术

可解释AI（XAI）、可信AI与伦理人工智能

人机交互、情感计算与认知分析

智能推荐系统与个性化服务

知识表示、本体论与语义Web

语音识别、合成与对话系统

自主系统、机器人学与边缘智能

AI驱动的科学发现与工程应用

面向网络安全、物联网的智能系统

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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。