2026年统计建模、数据分析与机器学习国际会议（SMDAML 2026)

2026 International Conference on Statistical Modeling, Data Analysis, and Machine Learning （SMDAML 2026）

截稿时间：以官网为准

会议地点：苏州，中国

● 会议简介

2026年统计建模、数据分析与机器学习国际会议（SMDAML 2026）旨在汇聚全球统计学、数据科学与人工智能领域的专家学者，聚焦统计推断方法创新、高维数据分析及机器学习算法融合等前沿议题。会议将探讨贝叶斯建模、因果推断、深度学习中的统计基础及大规模数据计算技术，推动统计理论与智能算法深度融合，共筑数据驱动、可解释、可信赖的分析决策新范式。

● 论文提交收录

向SMDAML 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。SMDAML 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

（主题包括但不限于）

贝叶斯统计建模与推断

高维数据统计分析与降维方法

因果推断与结构方程模型

统计学习理论与泛化分析

回归建模与变量选择

时间序列统计建模与预测

空间统计与地理加权模型

生存分析与可靠性统计

混合效应模型与纵向数据分析

非参数与半参数统计方法

机器学习中的统计基础

深度学习模型的统计解释

集成学习与模型平均方法

异常检测与鲁棒统计

缺失数据与不完整数据分析

数据挖掘与特征选择

大规模数据计算与分布式统计

不确定性量化与区间预测

模型选择与交叉验证方法

统计模拟与蒙特卡洛方法

实验设计与因果效应估计

网络数据分析与图模型

文本与图像数据的统计建模

统计方法在金融、医疗中的应用

可解释机器学习与统计可视化

● 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。

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。

● 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。（会议仅接受全英稿件，如需翻译服务，请提前咨询会议老师。）

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。

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