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2026年计算机视觉、机器学习与算法优化国际会议(CVMLAO 2026)

发布时间:2026/08/12

2026年计算机视觉、机器学习与算法优化国际会议CVMLAO 2026

2026 International Conference on Computer Vision, Machine Learning, and Algorithm OptimizationCVMLAO 2026

 

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●会议重要信息

会议官网:www.confs-online.com/cvmlao

会议截稿及召开时间:以官网时间为准(延期投稿请咨询会议组老师)

会议地点:郑州,中国

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

 

●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。

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

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。

 

●会议简介

2026年计算机视觉、机器学习与算法优化国际会议(CVMLAO 2026)定于2026年在中国郑州举行。会议主要围绕计算机视觉、机器学习与算法优化展开讨论。会议旨在为从事相关研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员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

CVMLAO 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。CVMLAO 2026所有被接受的论文将在会议记录中发表,并提交给ScopusEI CompendexCPCICNKIGoogle Scholar检索。

 

●征文主题

(主题包括但不限于)

主题一:计算机视觉

图像分类

目标检测

图像分割

视觉跟踪

特征提取

图像增强

图像修复

人脸识别

图像检索

视频分析

三维视觉

计算机图形学

视觉可视化

遥感视觉

机器人视觉

主题二:机器学习

深度学习

神经网络

强化学习

迁移学习

联邦学习

自监督学习

小样本学习

元学习

图神经网络

生成对抗网络

模型压缩与加速

知识蒸馏

可解释机器学习

多模态学习

边缘智能

嵌入式学习

自然语言处理

模式识别

预测建模

异常检测

推荐系统

聚类算法

分类算法

回归分析

主题三:算法优化

深度学习网络结构设计与效果提升

神经网络训练方法及训练效果研究

强化学习决策策略设计与实践应用

迁移学习跨场景数据复用方法研究

联邦学习分布式数据安全训练研究

自监督学习无标注数据训练方法探究

小样本学习少量数据下模型训练研究

元学习快速适配新任务的学习框架

图神经网络关联数据挖掘与信息传递

生成对抗网络图像与数据生成质量提升

 

●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: CVMLAO 2026+通讯作者姓名(否则无法确认您的稿件)

联系方式:

会议官网:www.confs-online.com/cvmlao

投稿邮箱:eisubmission_in@163.com(备注邓老师推荐享投稿优惠)

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

电话咨询:16786906743(微信同号)

QQ咨询:329900170

(您将在第一时间得到回复,添加时请备注“CVMLAO 2026”)

来源/发布:www.confs-online.com/cvmlao

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