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2026年多模态、机器学习与数据科学国际学术会议(MMLDS2026)
会议日期:2026-10-30 至 2026-11-1
会议地点:郑州市
收录检索:EI Compendex,Scopus
会议简介

【重要信息】

【会议日期】20261030日至111

【会议官网】www.icmmlds.org

【会议地点】中国 郑州

【收录检索】EI Compendex, Scopus

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【大会简介】

在信息技术以指数级速度演进的时代,数据已成为驱动社会进步与科学突破的新“石油”。然而,单一模态的数据(如纯文本、孤立图像)所能承载的信息和价值已日趋接近其理论边界。人工智能的下一次范式转移,正汇聚于多模态学习、机器学习与数据科学三者的深度融合与交叉创新。

为汇聚全球智慧,共同探索这一交叉领域的未来,2026年多模态、机器学习与数据科学国际学术会议将于2026年10月30日至11月1日在中国郑州隆重举行。本次会议旨在为全球学者、工程师及行业领袖构建一个国际化学术交流平台,围绕多模态感知与理解、机器学习理论与方法、数据科学与智能系统以及前沿应用等核心议题展开深度研讨与碰撞。在这里,您将分享最新研究成果,展示学术影响力;与领域专家面对面交流,激发创新灵感;拓展国际合作网络,推动实质性的科研合作;把握学科发展趋势,了解未来研究方向。


【组织单位】

主办单位:郑州升达经贸管理学院


【大会组委】

大会主席

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闫峥 教授

IEEE会士、IET会士、AAIA会士、AIIA会士

西安电子科技大学


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伍世虔 教授

IEEE 高级会员

河南省科学院

大会共同主席

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IICKHO SONG教授

IEEE Life Fellow

电子科技大学,中国


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Ram Bilas Pachori 教授

IEEE Fellow

Indian Institute of Technology Indore, 印度


程序委员会主席

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Fabrizio Marozzo副教授

IEEE Member

University of Calabria, 意大利


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Emanuele Trucco教授

University of Dundee, 英国


程序委员会共同主席

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Cheng Siong CHIN 教授

IEEE Senior Member

Newcastle University, 新加坡


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唐远炎 教授

IEEE Life Fellow, IAPR Fellow, AAIA Fellow, AIIA Fellow

澳门大学,中国




出版主席

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谭宁副教授

IEEE Senior Member

中山大学,中国


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 José Alfredo F. Costa 副教授

IEEE Member

Federal University of Rio Grande do Norte, 巴西


组织委员会主席

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周湘贞 教授

郑州升达经贸管理学院,中国

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程杰 教授

郑州升达经贸管理学院,中国

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Ir Ts Dr Hum Yan Chai副教授

IEEE Senior Member

Universiti Tunku Abdul Rahman (UTAR),马来西亚

更多嘉宾持续邀请中...


【征稿主题】

Track 1: 多模态学习与人工智能

图像理解 | Image Understanding

视频分析 | Video Analysis

语音识别与处理 | Speech Recognition & Processing

文本与语言模型 | Text & Language Modeling

跨模态检索 | Cross-Modal Retrieval

多模态融合技术 | Multimodal Fusion Techniques

情感计算与认知分析 | Affective Computing & Cognitive Analysis

医学影像分析 | Medical Image Analysis

自然语言处理 | Natural Language Processing

生成式模型 | Generative Models

人机交互智能 | Intelligent Human-Computer Interaction

智能推荐系统 | Intelligent Recommendation Systems

自动驾驶与感知系统 | Autonomous Driving & Perception

视觉问答 | Visual Question Answering

模态转换与合成 | Modality Transformation & Synthesis

Track 2: 机器学习与深度学习

监督学习 | Supervised Learning

无监督学习 | Unsupervised Learning

强化学习 | Reinforcement Learning

自监督学习 | Self-Supervised Learning

深度神经网络 | Deep Neural Networks

图神经网络 | Graph Neural Networks

序列建模 | Sequence Modeling

模型压缩与优化 | Model Compression & Optimization

迁移学习 | Transfer Learning

联邦学习 | Federated Learning

可解释 AI | Explainable AI

异常检测 | Anomaly Detection

时序预测 | Time Series Prediction

模型评估与选择 | Model Evaluation & Selection

自动化机器学习 | Automated Machine Learning (AutoML)

Track 3: 数据科学与大数据分析

数据预处理与清洗 | Data Preprocessing & Cleaning

数据挖掘技术 | Data Mining Techniques

大数据管理 | Big Data Management

数据可视化 | Data Visualization

数据集成与建模 | Data Integration & Modeling

数据驱动决策 | Data-Driven Decision Making

时空数据分析 | Spatiotemporal Data Analysis

网络数据分析 | Network Data Analysis

社会计算与行为分析 | Social Computing & Behavioral Analysis

商业智能 | Business Intelligence

数据安全与隐私 | Data Security & Privacy

云计算与数据处理 | Cloud Computing & Data Processing

高性能数据分析 | High-Performance Data Analytics

数据驱动科学研究 | Data-Driven Scientific Research

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【论文出版与检索】 

所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿,经过严格的审稿之后,最终所有录用的论文将提交至 ACM International Conference Proceedings Series 出版,见刊后由出版社提交至EI, Scopus检索。


【参会方式】

作者参会:一篇录用文章允许一名作者免费参会

1、口头演讲:申请口头报告,时间为15分钟;

2、海报展示:申请海报展示,A1尺寸,彩色打印;

3、听众参会:不投稿仅参会,也可申请演讲及展示。


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联系方式

会议秘书:梁老师

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