2026年模型与机器学习国际会议 (ICMML 2026)
2026 International Conference on Models and Machine Learning
一、【大会信息】
会议简称:ICMML 2026
投稿邮箱:icmml@sub-paper.com
地点:中国·威海
会议秘书:张老师,电话/微信:199 8054 5614(微信同号)
收录检索:提交至EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar等
【二】会议简介
2026年模型与机器学习国际会议(ICMML 2026)即将在美丽的海滨城市威海隆重召开。本次会议旨在汇聚全球范围内的顶尖科学家、工程师、学者以及行业专家,共同探讨模型设计、算法优化及机器学习领域的前沿动态和最新研究成果。ICMML 2026将涵盖广泛的主题,包括但不限于深度学习、强化学习、监督与非监督学习、生成对抗网络、迁移学习等关键技术及其应用实例。此外,大会还将特别关注如何将这些先进技术应用于解决实际问题,如医疗健康、金融科技、自动驾驶、环境保护等领域。
通过一系列主旨演讲、专题讨论会和技术工作坊,参会者将有机会深入了解机器学习技术的最新进展,并交流各自的研究成果和实践经验。威海这座融合了现代都市风貌与自然美景的城市,为本次会议增添了独特的魅力。参会者不仅能在专业领域内进行深入探讨,还有机会体验威海丰富的自然景观和现代化设施。
ICMML 2026致力于打造一个国际化、高水平的技术交流平台,促进跨学科、跨国界的合作与创新。诚邀各界人士踊跃参与,共同探索模型与机器学习的无限可能,携手推动科技进步和社会发展。
亮点:
前沿研究展示:涵盖模型与机器学习的最新成果。
跨学科交流平台:汇聚不同背景的专家,共同探讨创新应用。
实际案例分享:展示这些技术在解决现实问题中的成功应用。
【三】征稿方向
模型
多模态融合 — 基础模型框架 — 深度学习模型 — 经济预测模型 — 模型反演攻击 — 模型窃取攻击 — 模型创建与优化 — 高性能计算模型 — 数据同化与融合 — 金融市场行为建模 — 人机交互与用户建模 — 风险管理与衍生品定价 — 供应链和库存优化模型
机器学习
深度学习 — 图像处理 — 计算成像 — 强化学习 — 数据挖掘 — 数据存取 — 统计学习 — 神经网络 — 模式识别 — 网络安全 — 人工智能 — 建模和识别 — 机器人控制 — 计算机视觉 — 图像处理方法 — 机器学习算法 — 智能数据分析 — 自然语言处理
【相关主题皆可参与投稿】
【四】参与方式
旁听参会:不投稿且不参与演讲及展示。
汇报参会:进行10-15分钟口头报告演讲。
投稿参会:文章登刊在论文集,出刊后统一提交检索。
【五】检索与出版
所有提交的文章需经过同行评审,并将以会议论文集形式出版,随后提交至EI Compendex、Scopus和Inspec等数据库进行检索。
【六】论文提交
全文投稿:英文撰写,Word格式,发送至组委会邮箱,邮件标题格式:“作者姓名+联系方式+投稿”。
若要发表论文需全文投稿,篇幅建议4-10页(按照模板格式,带图和参考文献),超过官网要求的页数需缴纳超页费。
摘要提交:只参加会议作报告,不需要发表文章的,请提交摘要;摘要需包含标题、内容、关键词、作者信息,篇幅建议控制在1页以内,最长不超过2页。
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