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2026年神经网络、机器学习与智能优化国际会议(NNMLIO 2026)
会议日期:2026-8-15 至 2026-8-16
会议地点:太原市(线上+线下会议)
收录检索:EI、CPCI、CNKI、Google Scholar
会议简介

2026年神经网络、机器学习与智能优化国际会议(NNMLIO 2026

2026 International Conference on Neural Networks, Machine Learning and Intelligent OptimizationNNMLIO 2026

会议地点:太原,中国

截稿时间:见官网(延期投稿者请联系大会老师咨询)

网址:www.confs-online.com/nnmlio

邮箱: ei_dseasc@163.com(备注唐老师推荐享优先审稿和投稿优惠)

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

●会议简介

2026年神经网络、机器学习与智能优化国际会议NNMLIO 2026)定在中国太原举行。旨在为从事神经网络、机器学习与智能优化的科研学者、技术人员及相关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

NNMLIO 2026提交的所有全文都需要用英语书写,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。NNMLIO 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进行索引。

●征文主题

(主题包括但不限于)

主题一:神经网络

深度神经网络

卷积神经网络

生成对抗网络

递归神经网络

神经网络结构

神经符号混合模型

神经网络的可解释性与可视化方法

神经网络在医疗、金融、能源等领域分析和研究

主题二:机器学习

宽度学习系统

机器学习

深度学习

强化学习

学习迁移

知识图谱

路径规划

迁移学习

生成对抗网络

对抗学习

对偶学习

分布式学习

元学习等

主题三:强化学习与智能优化

深度强化学习(DRL)

多智能体系统

序列决策与动态规划

演化算法与启发式优化

安全性与稳健性

●投稿说明

1.投稿者务必用英语撰写论文,中文投稿可提供专业翻译服务。

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

会议官网:www.confs-online.com/nnmlio

邮箱:ei_dseasc@163.com

投稿主题请注明: NNMLIO 2026+通讯作者姓名+唐老师推荐(备注享优先审稿和投稿优惠)

电话咨询:17168296597(微信同号)

QQ咨询:3264234551

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