2026年计算机视觉、机器学习与算法优化国际会议（CVMLAO 2026）

2026年计算机视觉、机器学习与算法优化国际会议（CVMLAO 2026）

2026 International Conference on Computer Vision, Machine Learning, and Algorithm Optimization（CVMLAO 2026）

 

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●会议重要信息

会议官网：www.confs-online.com/cvmlao

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：郑州，中国

投稿主题请注明: CVMLAO 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。

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

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年计算机视觉、机器学习与算法优化国际会议（CVMLAO 2026）定于2026年在中国郑州举行。会议主要围绕计算机视觉、机器学习与算法优化展开讨论。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CVMLAO 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。CVMLAO 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：计算机视觉

图像分类

目标检测

图像分割

视觉跟踪

特征提取

图像增强

图像修复

人脸识别

图像检索

视频分析

三维视觉

计算机图形学

视觉可视化

遥感视觉

机器人视觉

主题二：机器学习

深度学习

神经网络

强化学习

迁移学习

联邦学习

自监督学习

小样本学习

元学习

图神经网络

生成对抗网络

模型压缩与加速

知识蒸馏

可解释机器学习

多模态学习

边缘智能

嵌入式学习

自然语言处理

模式识别

预测建模

异常检测

推荐系统

聚类算法

分类算法

回归分析

主题三：算法优化

深度学习网络结构设计与效果提升

神经网络训练方法及训练效果研究

强化学习决策策略设计与实践应用

迁移学习跨场景数据复用方法研究

联邦学习分布式数据安全训练研究

自监督学习无标注数据训练方法探究

小样本学习少量数据下模型训练研究

元学习快速适配新任务的学习框架

图神经网络关联数据挖掘与信息传递

生成对抗网络图像与数据生成质量提升

 

●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: CVMLAO 2026+通讯作者姓名（否则无法确认您的稿件）