2026年机器学习、精密测量与建模国际会议（MLPMM 2026）

2026 International Conference on Machine Learning, Precision Measurement and Modeling（MLPMM 2026）

●重要信息

大会官网：www.confs-online.com/mlpmm

大会召开/截稿时间：以官网为准（早投稿、早审核、早录用）

大会地点：盐城，中国

投递邮箱：iangen_da@163.com【投稿请附言：MLPMM 2026+通讯作者姓名+龙老师推荐】，否则无法确认您的稿件

接受/拒稿通知：投稿后2-3个工作日左右

出版检索：Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar，目前检索稳定

●大会简介

2026年机器学习、精密测量与建模国际会议（MLPMM 2026）将在中国盐城召开。会议致力于为研究人员、科学家、工程师和学者提供交流的机会，分享他们在“机器学习”、“精密测量”、“建模”领域的经验和创新研究。为国内外的专家学者提供一个交流研究成果、分享最新科技信息、探讨未来发展趋势的平台，以期推动该领域理论、技术在高校和企业的发展和应用，诚邀您到场参加，共同交流。

●论文出版

所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终所有录用的论文将以会以论文集形式出版，见刊后提交至Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar检索。

●征文主题（包括但不仅限于以下主题）

Track 1：机器学习

监督学习算法

无监督学习技术

强化学习框架及应用

模型选择、验证和评估指标

概率模型与贝叶斯方法

机器学习优化算法

题目二：计算机视觉

超分辨率成像

图像与视频

抠图、跟踪与监控

基于物理的视觉

修复与增强

运动与视频分析

基于视觉的图形

人机交互界面

图像处理与视觉中的图论

Track 2：精密测量

量子精密测量

纳米/微米尺度测量技术

超精密光学测量

惯性测量与导航技术

低温或极端环境下的精密测量

传感器技术、电磁场与电磁波技术、智能仪器仪表技术

精密机械与仪器设计、测控仪器设计

光电测试技术与系统

自动控制原理、电气自动控制

智能检测技术和虚拟仪器及应用

Track 3：建模

线性回归模型

随机效应模型

时间序列建模

空间统计建模

机器学习模型

预测建模

结构方程模型

强化学习

模型选择

复杂系统建模

及其相关主题

其他相关主题均可投稿，请咨询大会龙老师微信：15680824621

●投稿须知

1.论文应为原创文章且从未公开发表，投稿论文需全英文，请严格按照模板的格式修改文章格式，文章不得少于6页。

2.如需翻译润色服务，请联系会议秘书龙老师，学生作者或多篇投稿有优惠。

3.作者可通过Turnitin或其他查询系统查重，否则由文章重复率引起的被拒搞将由作者自行承担责任。涉嫌抄袭的论文将不被出版。

4.投稿文章流程：投稿→审稿→录用→缴费→【注册参会】→见刊→论文集→检索。

●参会方式

1.口头演讲：投递摘要审核，申请口头报告，时间为10分钟（摘要不出版）；

2.听众参会：无需提交稿件，直接注册听众参会即可