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
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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