2026年人工智能、机器学习与深度学习国际会议（AIMLDL 2026)

2026年人工智能、机器学习与深度学习国际会议（AIMLDL 2026)

2026 International Conference on Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning （AIMLDL 2026）

截稿时间：以官网为准

会议地点：南京，中国

会议官网：www.confs-online.com/aimldl

会议投稿邮箱: yazzy_syx@126.com（备注张老师推荐享优先审稿和投稿优惠）

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

● 会议简介

2026年人工智能、机器学习与深度学习国际会议（AIMLDL 2026）旨在汇聚全球AI领域的学者与工程师，聚焦机器学习理论突破、深度学习架构创新及跨领域应用实践。会议将探讨生成式模型、强化学习、可解释AI及大规模模型优化等前沿议题，推动算法研究与产业需求深度融合，共同应对人工智能发展的技术挑战与伦理关切，诚邀各界分享最新成果。

● 论文提交收录

向AIMLDL 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。AIMLDL 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）

深度神经网络架构设计

生成式模型与扩散模型

强化学习与多智能体系统

迁移学习、领域自适应与小样本学习

图神经网络与知识图谱推理

自监督与对比学习前沿

大规模预训练模型高效训练与微调

模型压缩、剪枝与边缘端部署

可解释性与公平性人工智能

对抗机器学习与鲁棒性增强

联邦学习与隐私保护计算

神经符号学习与混合智能

多模态学习与跨模态生成

机器学习在科学计算中的应用（AI for Science）

时序数据建模与预测

机器学习在计算机视觉、自然语言处理中的创新

类脑计算与神经形态学习

机器学习自动化与元学习

人工智能伦理、安全与治理框架

● 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。

会议官方投稿邮箱：yazzy_syx@126.com（备注张老师推荐享优先审稿和投稿优惠）

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。