2026年深度学习、神经动力学与复杂系统国际会议(IDLNC 2026)
2026 International Conference on Deep Learning, Neural Dynamics and Complex Systems(IDLNC 2026)
征稿广 | 审核快 | 高录用
权威出版,检索稳定
双刊号认证 · 团队/学生享优惠
●会议信息
大会召开/截稿时间:以官网为准(早投稿-早录用-早出版)
大会地点:长春,中国
接受/拒稿通知:投稿后2、3个工作日左右
收录检索:Scopus,EI Compendex,CPCI,CNKI,Google Scholar等数据库实现稳定检索
★ 注:如需了解更多发表渠道(如SSCI/SCI期刊、中文核心期刊、国内三大网收录期刊等),欢迎随时咨询会务组徐老师。
●会议简介
2026年深度学习、神经动力学与复杂系统国际会议(IDLNC 2026)将在中国长春召开,会议聚焦深度学习、神经动力学及复杂系统领域前沿技术与科研成果,致力于搭建高水平国际化学术交流平台,打通全球学者、工程技术人员与行业从业者的交流合作渠道。大会将为参会人员提供成果展示、前沿研讨的专业舞台,共享领域最新研究进展,研判智能技术未来发展趋势。现诚挚邀请相关领域科研工作者、高校学者、工程技术从业者积极参会,共探学科发展新思路,合力推进深度学习、神经动力学与复杂系统学科创新,共启智能科技全新发展篇章。
●论文出版
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,稳定检索!
●征稿主题(包括但不限于)
Track 1:深度学习
深度表征学习
生成模型
多模态深度学习
自监督学习
大语言模型
深度强化学习
小样本与零样本学习
可解释深度学习
边缘与云端深度学习
可信人工智能
深度学习在人机交互中的应用
视觉语言模型
计算机视觉
目标检测学习
情感识别
自适应深度系统
深度学习在机器人中的应用
Track 2:神经动力学
神经网络动力学(收敛性、稳定性、分岔、混沌)
脉冲神经网络(SNN)理论与学习算法
神经形态计算硬件与系统
神经场理论与脑网络动力学
神经-符号系统与认知计算
神经动力学在智能控制与优化中的应用
记忆与学习的神经动力学建模
生物启发神经网络(时空动态、可塑性机制)
Track 3:复杂系统
复杂网络与动力学
多尺度建模与计算
系统辨识与状态估计
信息物理系统建模
混杂系统与离散事件系统
数据驱动的系统建模
系统可靠性与韧性评估
复杂系统仿真与验证
时序分析与预测
其他计算机相关主题均可
●投稿须知
1. 来稿须为全英文,严格按模板排版,正文不少于6页。
2. 论文须为原创未发表成果,投稿前请自行查重(如Turnitin),因重复率超标导致的拒稿,责任由作者自负。
3. 流程:投稿→审稿→录用→缴费→【注册参会】→见刊→论文集归档→检索。
4. 如需文章翻译/润色、加急录用协助,或学生/组团投稿享优惠,请咨询会务徐老师。
★ 特别提醒:投稿前,请务必由一位作者添加会务【徐老师】联系方式,以便及时跟进论文状态及重要通知。
●参会方式
1. 口头汇报:申请口头报告者,须将摘要提交至大会邮箱审核,报告时长约10分钟,摘要出版。(名额有限,优先报名)
2. 听众参会:无需提交稿件,直接注册听众参会即可。
注:注册费包含一名参会者的邀请函、参会(汇报)证明、会议通知等材料费用。