2026年计算建模、数据科学与机器学习国际会议（ICMDL 2026）

2026 International Conference on Computational Modeling, Data Science and Machine Learning（ICMDL 2026）

●重要信息

会议官网：www.confs-online.com/icmdl

截稿时间：以官网为准（早投稿、早审核、早录用）

会议地点：东莞，中国

投递邮箱：icvda_epg@126.com【投稿请附言：ICMDL 2026+通讯作者姓名+蒋老师推荐】，否则无法确认您的稿件。

接受/拒稿通知：投稿后3个工作日左右。

◆ 高录用，权威出版！超稳检索！

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【核心期刊&普刊推荐】

● 国际顶刊资源：

1. SCI：涵盖各分区期刊，精准匹配研究方向

2. SSCI/A&HCI：社会科学，艺术人文领域优质刊源

3. EI Compendex：工程索引权威期刊/会议

● 国内核心期刊&普刊：

1. 北大核心，科技核心最新版目录期刊

2. 高质量普刊（知网/万方/维普收录），国际英文期刊安排

●论文收录

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议论文集形式出版，见刊后提交至Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar检索，目前检索稳定！

●会议简介

2026年计算建模、数据科学与机器学习国际会议（ICMDL 2026）将于中国东莞举行。会议将汇聚全球相关领域的顶尖学者与产业专家，围绕计算建模、数据科学与机器学习的技术进展与应用前景展开深入研讨，探索新方法与新路径，旨在为该领域的可持续发展提供有力支撑，推动理论创新与技术应用融合。诚邀各界专家学者共襄盛举，共促学科发展与产业升级。

●征文主题（以下主题包括但不限于）

Track 1：计算建模

模型验证与确认

智能和专家系统

计算机网络建模与分析

电路仿真

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、教育建模

材料工程仿真

电力系统模拟

模糊建模

过程仿真与建模

性能评估与建模

移动系统建模

Track 2：数据科学

数据挖掘

数据分析

数据可视化

数据应用

自然语言处理

人工智能与数据科学

机器学习与深度学习

智能制造系统

数据隐私保护

模型拟合与数据分析

预测模型与经济研究

数据处理与存储

数据分析与挖掘

数据可视化与报告

数据隐私与伦理

数据系统与架构

时空数据分析

数据驱动决策

数据质量管理

数据集成与互操作

Track 3：机器学习

深度和强化学习

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

机器学习的实验评估

异构网络中的数据挖掘

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

数据分析和挖掘

模式识别

神经网络...

●投稿说明

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，请联系会议秘书蒋老师，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.口头报告：参会汇报请与大会秘书联系，提交报告题目及摘要以供审核。（摘要不出版）

2.听众参会：欢迎联系大会秘书完成注册，以听众身份参会。无需提交摘要或海报，可全程聆听会议报告。