2026年人工智能、机器学习与深度学习国际会议(AIMLDL 2026)
2026 International Conference on Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning (AIMLDL 2026)
截稿时间:以官网为准
会议地点:南京,中国
会议官网:www.confs-online.com/aimldl
会议投稿邮箱: yazzy_syx@126.com(备注张老师推荐享优先审稿和投稿优惠)
投稿主题请注明:AIMLDL 2026+通讯作者姓名(否则无法确认您的稿件)
● 会议简介
2026年人工智能、机器学习与深度学习国际会议(AIMLDL 2026)旨在汇聚全球AI领域的学者与工程师,聚焦机器学习理论突破、深度学习架构创新及跨领域应用实践。会议将探讨生成式模型、强化学习、可解释AI及大规模模型优化等前沿议题,推动算法研究与产业需求深度融合,共同应对人工智能发展的技术挑战与伦理关切,诚邀各界分享最新成果。
● 论文提交收录
向AIMLDL 2026提交的所有全文都可以用英语书写,并将发送给至少两名评审员,并根据原创性、技术或研究内容或深度、正确性、与会议的相关性、贡献和可读性进行评估。AIMLDL 2026所有被接受的论文将在会议记录中发表,并提交给EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar进行索引。
● 征文主题
深度神经网络架构设计
生成式模型与扩散模型
强化学习与多智能体系统
迁移学习、领域自适应与小样本学习
图神经网络与知识图谱推理
自监督与对比学习前沿
大规模预训练模型高效训练与微调
模型压缩、剪枝与边缘端部署
可解释性与公平性人工智能
对抗机器学习与鲁棒性增强
联邦学习与隐私保护计算
神经符号学习与混合智能
多模态学习与跨模态生成
机器学习在科学计算中的应用(AI for Science)
时序数据建模与预测
机器学习在计算机视觉、自然语言处理中的创新
类脑计算与神经形态学习
机器学习自动化与元学习
人工智能伦理、安全与治理框架
● 提交论文
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● 投稿说明
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2. 稿件应为原创作品,未在国内外刊物上发表过, 不接受一稿多投。 作者可通过Turnitin查询系统查重。涉嫌抄袭的论文将不被出版。
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