【征稿主题】

Track 1：机器学习

深度学习、神经网络、自监督学习、强化学习与多智能体系统、迁移学习与终身学习、联邦学习与隐私保护、自动机器学习（AutoML）、神经架构搜索（NAS）、对抗性机器学习、模型可解释性、模型鲁棒性与安全性、量子机器学习等

Track 2：大模型技术

生成式大模型、预训练语言模型、多模态融合、大模型训练与优化、大规模分布式训练、模型压缩、硬件加速与异构计算等

Track 3：机器学习和大模型的应用实践

自然语言处理、计算机视觉、图像理解、语音识别、语音合成、多模态交互、生物信息学等

其他相关主题均可投稿！

【论文出版】

ICMLM 2026 投稿的全文将进行同行审稿，至少2-3位专家审稿之后，最终所录用的论文将被SPIE - The International Society for Optical Engineering (ISSN: 0277-786X)出版，出版后由出版社提交EI Compendex, Scopus数据库。

◆作者可通过iThenticate（限时优惠）或其他查询体统自费查重，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，且公布在会议主页。

◆文章需原创且未曾发表过。

◆会议仅接受全英稿件。如需翻译服务，请点击【艾思编译】

【参会方式】

1、作者参会：一篇录用文章允许一名作者免费参会；

2、主讲嘉宾：申请主题演讲，由组委会审核；

3、口头演讲：申请口头报告，时间为15分钟；

4、海报展示：申请海报展示，A1尺寸；

5、听众参会：不投稿仅参会，也可申请演讲及展示。

SCI期刊：SCI/SSCI/EI期刊/英文普刊 | 免费期刊，免费初审，审稿周期短、主题热门，录用快、录用易、国人友好。