2026年计算数学、统计学与数据分析国际会议（ICCMSDA 2026）

2026 International Conference on Computational Mathematics, Statistics, and Data Analysis（ICCMSDA 2026）

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●会议重要信息

会议官网：www.confs-online.com/iccmsda

会议截稿及召开时间：以官网时间为准（延期投稿请咨询会议组老师）

会议地点：南京，中国

投稿主题请注明: ICCMSDA 2026+通讯作者姓名（否则无法确认您的稿件）

●提交论文

1.直接将您的文章或摘要投到我们的会议邮箱，我们收到后会第一时间回复您。

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2.审稿流程：作者投稿-稿件收到确认（1个工作日）-初审(1-3工作日) -告知结果（接受/拒稿），越早投稿越早收到文章结果。

●会议简介

2026年计算数学、统计学与数据分析国际会议（ICCMSDA 2026）定于2026年在中国南京举行。会议主要围绕计算数学、统计学与数据分析展开讨论。会议旨在为从事相关研究的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，加强学术研究和探讨，促进学术成果产业化合作的平台。大会诚邀国内外高校、科研机构专家、学者，企业界人士及其他相关人员参会交流。

●论文收录

向ICCMSDA 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。ICCMSDA 2026所有被接受的论文将在会议记录中发表，并提交给Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar检索。

●征文主题

（主题包括但不限于）

主题一：计算数学

复积分方程与数值方法

数值分析

非线性方程

数值线性代数

复杂分析与特殊函数

计算几何

计算技术与高性能计算科学的应用

数值计算软件开发

模糊数学与数理逻辑

图论与组合学算法等

主题二：统计学

统计学习理论与机器学习基础

贝叶斯学习与概率建模

因果推断与可解释机器学习

高维学习与稀疏方法

不确定性量化与可信机器学习

计算统计与蒙特卡洛方法

时间序列分析与序列决策

联邦学习与分布式学习

复杂结构数据学习

主题三：数据分析

数据挖掘与知识发现

机器学习与深度学习

多模态数据融合与跨域学习

图数据挖掘与网络分析

自然语言处理

计算机视觉与图像理解

自动机器学习

时空数据挖掘与预测

隐私保护数据分析

数据可视化与可视分析

决策智能与数据驱动优化

●投稿说明

1.本会议官方语言为英语，投稿者务必用英语撰写论文。

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。

3.请根据格式模板文件编辑您的文章。

4.文章至少6页。学生作者或多篇投稿有优惠。

5.只做报告不发表论文的作者只需提交摘要。

6.投稿主题请注明: ICCMSDA 2026+通讯作者姓名（否则无法确认您的稿件）