第十届计算数学与应用数学国际会议(ISCAM 2027)

第十届计算数学与应用数学国际会议(ISCAM 2027)

The 10th Int'l Symposium on Computational and Applied Mathematics(ISCAM 2027)

△. 重要信息

官网：https://www.academicx.org/ISCAM/2027/

时间：2027年5月28-30日

地点：中国 · 昆明

 

△. 大会简介

第十届计算数学与应用数学国际会议(The 10th International Symposium on Computational and Applied Mathematics, ISCAM 2027) 将于2027年5月28日至30日在中国昆明举办。本届会议旨在搭建计算与应用数学领域国际学术交流平台，汇聚国内外相关领域的专家、学者和研究人员，交流最新研究成果与实践经验，促进不同学科之间的学术交流与合作。

△.  参会方式

1. 听众参会（不投稿）

只参会，不投稿且不参与演讲及展示

2. 摘要参会（参会 + 摘要 + 报告 ）

投递摘要并参会，摘要将作为报告材料收录在大会指南中，并安排10-15分钟口头报告；  

3. 全文参会（参会 + 全文发表 + 报告） 

投递全文并参会，录用的文章发表在开源期刊上，被知网学术收录；  一篇文章的注册费含一位作者的参会费用，将安排做10-15分钟的口头报告；

4. 特邀演讲嘉宾：申请主题演讲，发送简历，由组委会审核；

△. 文章出版

出版物：所有被会议录用的英文稿件将会发表在国际英文开源期刊

检索：知网学术收录

论文评审: 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发表

审稿流程：本次会议采用先投稿，先送专家评审的方式进行

△. 投稿须知：

1. 如果您只是参加会议作报告，不需要发表文章，请直接投递英文摘要即可。

2. 全文篇幅建议15-20页（按照模板格式，带图和参考文献），超过20页需缴纳超页费。摘要投稿无格式要求，具备标题、内容、关键词、作者信息即可，篇幅建议控制在1页以内，最长不超过2页。

3. 投稿之后5-7个工作日内您会收到审核结果，如逾期未收到邮件通知，请您尽快联系我们。

4. 可投中文稿件，文章题目、摘要，关键词需要中英双语，正文部分为中文（可联系我们索取模板文档）。参会时口头报告/海报张贴必须做英文的。

△. 大会日程（供参考）

2027年5月28日 - 大会签到

2027年5月29日 - 特邀演讲嘉宾报告

2027年5月30日 - 作者报告及海报展示

该会议征文涉及领域包括（但不限于）：

Mathematical Modeling for Real-World Problems

Computational Applied Mathematics

Data Science and Applied Statistics

Machine Learning and Mathematics

Stochastic Processes and Applications

Mathematical Biology and Biophysics

Nonlinear Dynamics and Chaos Theory

Partial Differential Equations (PDEs) and Their Applications

Optimization Techniques

Game Theory and Decision-Making

Applied Probability and Risk Assessment

Financial Mathematics

Mathematical Physics

Fluid Dynamics and Aerodynamics

Elasticity and Materials Science

Topological Data Analysis (TDA)

Cryptography and Cybersecurity

Epidemiology and Public Health Models

Biomathematics

Computational Neuroscience

Quantum Computing Algorithms

Image and Signal Processing

Fractals and Applications

Advanced Fourier Analysis

Numerical Linear Algebra

Uncertainty Quantification

Computational Geometry and Visualization

Inverse Problems and Regularization Techniques

Graph Theory and Network Analysis

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