2026机器学习、建模与数据挖掘国际会议（ICMLMDM 2026)

1、本会设有学生/团队优惠，对于学生/团队友好！！！

2、高录用、快见刊！！！

3、普刊、核心期刊等其他资源也可咨询！！！

1.[大会信息]

2026 International Conference on Machine Learning, Modeling, and Data Mining

大会地点：成都

会议官网：www.confs-online.com/icmlmdm

最终截稿时间：以官网为准（早投稿、早审核、早录用）

投稿邮箱：icaumes_info@126.com（备注：会议名+姓名 享受优先审稿和优惠 ）

其他说明：需要延期投稿，参会证书，会议邀请函，会议通知或了解更多会议，请联系组委会老师

2.[大会简介]

ICMLMDM 2026将聚焦于“机器学习、建模与数据挖掘”三个核心领域，探讨其最新发展趋势、技术挑战及未来应用前景，促进全球学者在该领域的深度学术交流与合作。为学界同仁提供一个分享最新研究成果、理论进展和实践应用的国际平台，激发创新思维的火花，明晰未来的研究方向，推动学科朝着更高、更深、更广的方向发展。欢迎广大专家、学者踊跃投稿参会！

3.[征稿主题]

（以下包括但不限于）

主题一：机器学习

深度学习

迁移学习

元学习

模型学习

自然语言处理

多任务学习

深度生成模型

自动化机器学习

人机协作

主题二：建模

模型验证与确认

智能和专家系统

计算机网络建模与分析

离散事件和数据仿真

工业仿真建模

机器人系统仿真

物联网建模

模糊建模

过程仿真与建模

时间序列分析和预测

性能评估与建模

移动系统建模

智能控制

环境感知与建模

人机交互与虚拟现实

主题三：数据挖掘

GIS

数据分析

教育建模

建模方法

建模研究

数据挖掘

数据仓库

大数据技术

数据驱动

三维建模

点云数据

数据处理

智能体建模，建模与预测，创新的数据库技术和数据处理

模型拟合与数据分析

数据仓库和知识发现

数据库管理与信息检索

数学模型与回归分析

4.[投稿说明]

1.文章需全英文投稿，请将英文稿件(Word)发送至组委会邮箱，邮件标题“会议名+作者姓名”

2.只汇报不需要发表文章，请将文章摘要投递到组委会邮箱

3.发表论文需全文投稿，文章至少六页（按照模板格式，带图和参考文献）学生作者或多篇投稿有优惠

4.投稿之后2-5个工作日左右您会收到我们的审核结果，如逾期未收到邮件通知，请您尽快联系我们

5.投稿前可提前与组委会老师沟通，确认文章方向与会议主题匹配，便于快速审稿及录用

5.[会议出版]

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检索

6.[参会形式]

1.旁听参会：不投稿且不参与演讲及展示

2.汇报参会：10-15分钟口头报告演讲

3.投稿参会