2026年计算数学、数据驱动建模与机器学习国际会议(CMDDMML 2026)
发布时间:2026/03/27
2026年计算数学、数据驱动建模与机器学习国际会议(CMDDMML 2026)
2026 International Conference on Computational Mathematics, Data Driven Modeling, and Machine Learning (CMDDMML 2026)
截稿时间:以官网为准
会议地点:烟台,中国
会议官网:www.confs-online.com/cmddmml
会议投稿邮箱: yazzy_syx@126.com(备注张老师推荐享优先审稿和投稿优惠)
投稿主题请注明:CMDDMML 2026+通讯作者姓名(否则无法确认您的稿件)
● 会议简介
2026年计算数学、数据驱动建模与机器学习国际会议(CMDDMML 2026) 将于2026年隆重召开。本次会议聚焦计算数学前沿理论、数据驱动建模方法及机器学习算法创新,致力于推动数学基础与智能技术的深度融合。大会将汇聚全球数学家、数据科学家与人工智能专家,围绕高维数值计算、微分方程智能求解、可解释性建模及科学机器学习等核心议题展开深入交流,共同探索数学驱动下的智能科学新范式,助力复杂系统仿真与工程应用创新。
● 论文提交收录
向CMDDMML 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。CMDDMML 2026所有被接受的论文将在会议记录中发表,并提交给EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar进行索引。
● 征文主题
高维数值计算与逼近理论
偏微分方程数值解法与智能求解
微分方程与物理信息神经网络(PINN)
科学机器学习(SciML)与符号回归
数据驱动建模与系统辨识
稀疏识别与动力学发现
不确定性量化与代理模型
算子学习与神经算子(DeepONet、FNO)
图神经网络与复杂网络建模
可解释性机器学习与因果推断
深度学习理论(泛化性、收敛性、鲁棒性)
强化学习与******控制
生成式模型与概率建模
贝叶斯方法与变分推断
多尺度建模与多物理场耦合
大数据分析与降维技术
优化算法与计算复杂度
高性能计算与分布式机器学习
反问题与正则化方法
工业应用(流体力学、材料科学、生物医学、金融数学等)
● 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。
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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。(会议仅接受全英稿件,如需翻译服务,请提前咨询会议老师。)
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。
● 联系方式
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