2026机器学习、自然语言处理与模型国际会议(MLNLPM 2026）

重要信息

会议官网：www.global-meetings.com/mlnlpm

2026 International Conference on Power Systems, Grids, and Electrical Engineering

会议地址：南京

（先投稿，先审核，先提交出版检索）

最终截稿时间：以官网为准（抓紧投稿！延期投稿请联系组委会老师）

投稿邮箱：icmehsssm_info@126.com投稿时请在邮件正文备注：叶老师推荐享投稿优惠。

大会简介

MLNLPM 2026将围绕“机器学习、自然语言处理与模型”等最新研究领域，为来自国内外高等院校、科学研究所、企事业单位的专家、教授、学者、工程师等提供一个分享专业经验，扩大专业网络，面对面交流新思想以及展示研究成果的国际平台，探讨本领域发展所面临的关键性挑战问题和研究方向，以期推动该领域理论、技术在高校和企业的发展和应用，也为参会者建立业务或研究上的联系以及寻找未来事业上的全球合作伙伴。 

征稿主题

（以下主题包括但不限于）

主题一：机器学习

深入和强化学习

网络的模式识别和分类

用于网络切片优化的机器学习

机器学习5G系统

用于用户行为预测的机器学习

新的创新机器学习方法

优化机器学习方法

机器学习算法的性能分析

机器学习的实验评估

异构网络中的数据挖掘

机器学习多媒体

物联网机器学习

机器学习的安全和保护

分布式和分散式机器学习算法

主题二：自然语言处理

跨语言自然语言处理

对话系统与聊天机器人

语义理解与知识图谱

语音识别与语音合成

自然语言处理的可解释性

社交媒体与网络文本分析

自然语言处理在特定领域的应用

智能接口

文本处理辅助工具

机器翻译

自然语言理解

机器翻译

信息检索

对话系统

系统评估

语音识别

语音合成

互联网信息检索

主题三：模型

建模工具与语言

建模与仿真方法

视觉与可视化技术

可视化和建模中的感知问题

实时建模与仿真

分析与控制

动态建模与仿真

基于Web的仿真

仿真优化

模拟器

智能系统建模与仿真

复杂系统建模与仿真

电力系统仿真

环境建模与仿真

计算机游戏与模拟

论文出版

所有投稿都必须先经过2-3位专家审稿，评审录用后，文章将以会议论文集的形式出版，最终提交EI、CPCI、Google Scholar、CrossRef、ResearchGate等检索。

◆投稿方式：

1.英文投稿：请将英文稿件全文（WORD+PDF）直接上传至icmehsssm_info@126.如需翻译请联系叶老师.

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:MLNLPM 2026+通讯作者姓名（否则无法确认您的稿件）