2026年深度学习、先进算法与计算机工程国际会议（IDLACE 2026）

2026年深度学习、先进算法与计算机工程国际会议（IDLACE 2026）

2026 International Conference on Deep Learning, Advanced Algorithms and Computer Engineering（IDLACE 2026）

●重要信息

会议地点：南京，中国

截稿时间：以官网为准（延期投稿者请联系大会蒋老师咨询）

会议网址：www.global-meetings.com/idlace

投递邮箱：conret_info@163.com【投稿请附言：IDLACE 2026+通讯作者姓名+蒋老师推荐】，否则无法确认您的稿件。

接受/拒稿通知：投稿后3个工作日左右。

◆ 高录用，权威出版！超稳检索！！

ISSN/ISBN双刊号！符合评职、毕业、评优等要求

组团/学生投稿、参会均可申请优惠！！请联系会务蒋老师！

 

【核心期刊&普刊推荐】

● 国际顶刊资源：

1. SCI：涵盖各分区期刊，精准匹配研究方向

2. SSCI/A&HCI：社会科学，艺术人文领域优质刊源

3. EI Compendex：工程索引权威期刊/会议

● 国内核心期刊&普刊：

1. 北大核心，科技核心最新版目录期刊

2. 高质量普刊（知网/万方/维普收录），国际英文期刊安排

●论文收录

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以会议论文集形式出版，见刊后提交至Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar检索，目前检索稳定！

●会议简介

2026年深度学习、先进算法与计算机工程国际会议（IDLACE 2026）定于中国南京举行。本次会议旨在促进计算机科学领域的发展，拓展国际科技学术交流渠道，搭建学术资源共享平台，促进全球范围内的科学创新，促进中外学术合作。鼓励不同领域研究前沿的信息交流，连接国内外先进的学术资源，将研究成果转化为产业解决方案，汇聚人才、技术和资金，促进发展。

●征文主题（以下主题包括但不限于）

进化方法

卷积神经网络（CNN）/深度层次网络（DHN）

无监督特征学习

深玻尔兹曼机

生成对抗性网络

深度度量学习方法

深度强化学习

学习深度生成模型

图表示学习/主动学习

基于Agent的学习

多重学习/多任务学习

统计模型和学习

计算学习

进化算法与学习

基于模糊逻辑的学习

并行和分布式学习

计算和网络平台的深度学习

可计算性理论

先进控制方案

算法和数据结构

进化计算与学习

先进的数值算法

并行和分布式算法

物理特征可视化算法

图形绘制和图形算法

作战优化与决策方法

无人系统理论与技术

故障诊断与容错控制

先进的传感技术与算法

高级机器人与控制算法

AI算法在物理中的应用

模式识别与人工智能算法

人工智能与机器学习

网络与通信/软件与开发

计算机网络/计算机图形学

数据挖掘/移动计算

计算机建模/CNC编程

网络安全与隐私等

......

●投稿说明

1.论文应为原创文章且从未公开发表，投稿论文需全英文，请严格按照模板的格式修改文章格式，文章不得少于6页。

2.如需翻译润色服务，请联系会议秘书蒋老师，学生作者或多篇投稿有优惠。

3.作者可通过Turnitin或其他查询系统查重，否则由文章重复率引起的被拒搞将由作者自行承担责任。涉嫌抄袭的论文将不被出版。

4.投稿文章流程：投稿→审稿→录用→缴费→【注册参会】→见刊→论文集→检索。

●参会方式

1.口头报告：参会汇报请与大会秘书联系，提交报告题目及摘要以供审核。（摘要不出版）

2.听众参会：欢迎联系大会秘书完成注册，以听众身份参会。无需提交摘要或海报，可全程聆听会议报告。