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2027年第19届机器学习与计算国际会议(ICMLC 2027)
会议日期:2027-2-26 至 2027-3-1
会议地点:深圳市(线上+线下会议)
收录检索:Ei Compendex, Scopus
会议简介
会议全称:2027年第19届机器学习与计算国际会议(ICMLC 2027)
会议简称:ICMLC 2027
会议时间:2027年2月26日-3月1日

会议地点:中国深圳



出版:
被录用并报告的文章将出版到ICMLC 2027会议论文集,提交EI核心和Scopus检索。

ICMLC 2017-2025会议论文集均已被EI Compendex以及Scopus等检索。
ICMLC 2025 Conference Proceedings (ISBN: 978-3-031-94898-5) | Springer link: Volume 1 & Volume 2 | Ei Compendex & Scopus
ICMLC 2024 Conference Proceedings (ISBN: 979-8-4007-0923-4) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus
ICMLC 2023 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-9841-1) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus
ICMLC 2022 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-9570-0) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus
ICMLC 2021 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-8931-0) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus
ICMLC 2020 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-7642-6) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus
ICMLC 2019 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-6600-7) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus
ICMLC 2018 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-6353-2) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus
ICMLC 2017 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-4817-1) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus

征稿主题:
以下主题仅为部分参考, 更多未提及的相关主题论文同样可投稿至ICMLC2027:
Track 1:机器学习理论基础
计算学习理论
统计学习理论
PAC学习框架
VC维理论

Track 2:监督学习
线性回归
逻辑回归
决策树算法
支持向量机

Track 3:非监督学习
聚类分析
关联规则挖掘
主成分分析(降维技术)

Track 4:强化学习
Q学习算法
策略梯度方法
在机器人学和游戏AI中的应用

Track 5:深度学习
卷积神经网络(CNN)
循环神经网络(RNN)
Transformer架构

Track 6:机器学习的应用
计算机视觉
自然语言处理
生物信息学
商业智能与数据分析

Track 7:数据管理与处理
大数据处理技术
数据挖掘与知识发现
数据清洗与集成

Track 8:自然语言处理(NLP)
大语言模型(LLM)
多模态NLP(文本+视觉/音频)
低资源/领域特定NLP

Track 9:机器学习中的人机交互
用户友好的机器学习接口
人机协作系统
机器学习过程可视化

投稿途径:
1.全文投稿(文章出版及作者报告) 
2.摘要投稿(仅作者报告)  

会议日程:
2027年2月26日-参会人员现场签到并领取会议材料+专题研讨会(下午)
2027年2月27日-现场签到+开幕式+主旨报告+特邀报告+作者报告
2027年2月28日-主旨报告+特邀报告+作者报告
2027年3月01日-作者报告+闭幕式



联系方式
葛老师(会议秘书)
负责:会议文章投稿和出版,参会注册等事宜
会议邮箱:icmlc@vip.126.com

电话:+86-13709044746

投稿系统:https://www.easychair.org/conferences/?conf=icmlc2027

会议网址:http://www.icmlc.org 


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