2026年机器学习、数据分析与统计国际会议(MLDAS 2026)

2026 International Conference on Machine Learning, Data Analysis, and Statistics（MLDAS 2026）

会议地点：广州，中国

截稿时间：以官网为准（早投稿早审核早录用）

会议官网：www.global-meetings.com/mldas

投稿邮箱: ei_scim@163.com

投稿主题请注明: MLDAS 2026+通讯作者姓名+谢老师推荐（否则无法确认您的稿件）

●会议简介

2026年机器学习、数据分析与统计国际会议(MLDAS 2026)定在中国广州举行。会议旨在为从事机器学习、数据分析与统计等领域的研究的专家学者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。

●论文收录

向MLDAS 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。MLDAS 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。

●征文主题

（主题包括但不限于）

机器学习

深度学习

强化学习

宽度学习系统

学习迁移

知识图谱

路径规划

迁移学习

生成对抗网络

元学习

对抗学习

对偶学习

分布式学习等

数据挖掘

公共大数据

医疗大数据

电商大数据

交通大数据

数据分析方法

智能数据处理

定性数据分析

高频数据分析

复杂数据分析

探索性数据分析

验证性数据分析

预测分析和模拟

大数据机器学习

数据管理与数据库

统计理论与方法

统计计算

多元统计分析

统计预测与决策

统计力学

统计逻辑学

统计法学

经济统计学

管理统计学

科学技术统计学

社会统计学

教育统计学

医学统计学

环境与生态统计学

国际统计学

工程统计学

文献统计分析

●提交论文

1.直接将您的文章或摘要投到我们的会议邮箱，我们收到后会第一时间回复您。

投稿邮箱：ei_scim@163.com （备注谢老师推荐享优先审稿和投稿优惠）

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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。

●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。

2.稿件应为原创作品，未在国内外刊物上发表过,不接受一稿多投。作者可通过Turnitin查询系统查重。涉嫌抄袭的论文将不被出版。

3.请根据格式模板文件编辑您的文章。

4.文章至少6页。学生作者或多篇投稿有优惠。

5.只做报告不发表论文的作者只需提交摘要。

6.投稿主题请注明: MLDAS 2026+通讯作者姓名+谢老师推荐（否则无法确认您的稿件）

●联系方式

会议官网：www.global-meetings.com/mldas

邮箱：ei_scim@163.com （备注谢老师推荐享优先审稿和投稿优惠）

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电话咨询：15528045772（微信同号）

QQ咨询：3825393354

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