第六届机器视觉与信息技术国际会议（CMVIT 2022）
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第六届机器视觉与信息技术国际会议（CMVIT 2022）会议简介
第六届机器视觉与信息技术国际会议（CMVIT 2022）
The 6th International Conference on Machine Vision and Information Technology (CMVIT 2022)
【2022/2/24-26】线上会议
https://www.cmvit.org/
第六届机器视觉与信息技术国际会议（CMVIT 2022）由亚太科学与工程研究所（APISE）主办，MDPI-Information提供媒体支持，将于2022年2月24-26日在线上举行。本届机器视觉和信息技术国际会议（CMVIT 2022）将促进各位与会人员在机器视觉和信息技术领域的交流与合作。它是本领域研究人员、从业人员、开发人员等探索新想法和交流技术、工具和经验的一个前沿会议，将为您的工作和学习提供一个良好的机会。我们邀请您的参与。
【出版与检索】
检索记录：https://www.cmvit.org/pub.html
【征文主题包括但不限于】（更多主题请点击会议官网）：https://www.cmvit.org/cfp.html
机器视觉与图像处理：
动作和事件识别；主动视觉；机器视觉的应用；机器视觉的人工智能；立体视觉；校准和几何；颜色和纹理分析；早期视觉；人脸和手势识别；光照和反射建模；图像和视频检索；图像增强等。
机器学习与模式识别：
动作和事件识别；人工智能；象征学习；生物特征识别；分类；聚类；数据挖掘；深度学习；人脸和手势识别；特征提取；特征选择；降维。
信息论与信息处理：
人工神经网络；传播理论与系统；探测和成像系统；基于图像的建模；智能信息处理；自然语言处理；网络通信理论与技术；遥感信息采集与处理；传感信息提取与处理；信号处理；信源编码和信道编码；文本挖掘，自动问答。
【征文投递方式】
1.投稿系统：https://cmt3.research.microsoft.com/CMVIT2022
2.会议邮箱：cmvit@vip.163.com
【投稿须知】
1）稿件必须用英文书写，图片、表格、公式中不允许有外文出现；
2）稿件应按照模板标准编写且不少于6页，不超过10页；
3）论文应为原创且从未公开出版的，投稿内容应与主题相关，且有深度性，有创新性；
4）禁止抄袭，
5）禁止一稿多投。
【其他参会方式】
1.报告者：如果你只想参加会议并作报告，不出版论文，只需要将摘要提交给会务组，经过评审后，将告知结果。注册成功的报告，将列入会议日程。有意者将摘要发送到会议邮箱cmvit@vip.163.com
2.听众：注册成功的听众可以参加会议的所有分会。
3,审稿人：我们诚挚欢迎相关专家参与审稿。
【联系我们】
余老师
QQ：3193625404
Wechat: APISE17358663189
电话: +86-19136072802
会议邮箱：cmvit@vip.163.com
会议官网：https://www.cmvit.org/
【官方微信】
【微信咨询】
1. 会议出版论文集
会议收录并宣读的文章将出版在 Journal of Physics: Conference Series (JPCS) (ISSN: 1742-6596)，出版之后由出版社提交到Engineering Village, Scopus, Thomson Reuters (WoS)及其它学术数据库进行审核和检索。
2. 征集优秀论文，经拓展后推荐至以下SCIE期刊Special issue发表:
期刊1: MDPI Sensors — Advanced Machine Learning Tools and Methods for IoMT Sensor Applications (ISSN:1424-8220，IF=3.576)(截稿日期:2022年3月20日)
期刊2: Mathematical Biosciences and Engineering — Medical e-Diagnosis by Fusing Deep Learning and Big Data Analytics(ISSN: 1551-0018, IF=2.08)(截稿日期:2021年12月30日)
期刊3: Computers & Electrical Engineering (CAEE) — Artificial Intelligence for Smart Image Recognition and Analysis based on 3D Deep Learning and Fuzzy Logic (VSI-sira) (ISSN: 0045-7906, IF=3.818)(截稿日期:2022年1月1日)
CMVIT 2021/2020/2019/2018/2017 已成功被EI核心检索检索记录：https://www.cmvit.org/pub.html
【专家报告】
Prof. Yingxu Wang，加拿大卡尔加里大学
研究领域为认知信息学、脑科学、软件科学和符号数学。他是国际认知信息学和认知计算研究所（ICIC）的创始主席。被引用超过30,000次。他是International Journal of Cognitive Informatics & Natural Intelligence、International Journal of Software Science & Computational Intelligence、Journal of Advanced Mathematics & Applications和Journal of Mathematical & Computational Methods的创始主编，同时也是IEEE Trans. on SMC - Systems的副编辑。 他曾担任19个包括IEEE和其他国际会议的主席或联合主席，并在2011年成为IEEE高级会员遴选委员会的成员。
Prof. Dongbin Zhao，中国科学院
研究领域包含深度强化学习、计算智能、自动驾驶、游戏人工智能、机器人学等。赵博士担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Artificial Intelligence等的副编辑。他是Distinguished Lecture Program的主席，曾担任Technical Activities Strategic Planning Sub-Committee（2019）、Beijing Chapter（2017-2018）、Adaptive Dynamic Programming and Reinforcement Learning Technical Committee（2015-2016）、Multimedia Subcommittee（2015-2016）和Newsletter（2013-2014）of IEEE Computational Intelligence Society (CIS) 的主席。担任多个知名国际期刊的客座编辑，并且参与了许多国际会议的组织工作。
研究领域为认知信息学、脑科学、软件科学和符号数学。他是国际认知信息学和认知计算研究所（ICIC）的创始主席。被引用超过30,000次。他是International Journal of Cognitive Informatics & Natural Intelligence、International Journal of Software Science & Computational Intelligence、Journal of Advanced Mathematics & Applications和Journal of Mathematical & Computational Methods的创始主编，同时也是IEEE Trans. on SMC - Systems的副编辑。 他曾担任19个包括IEEE和其他国际会议的主席或联合主席，并在2011年成为IEEE高级会员遴选委员会的成员。
Prof. Dongbin Zhao，中国科学院
研究领域包含深度强化学习、计算智能、自动驾驶、游戏人工智能、机器人学等。赵博士担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Artificial Intelligence等的副编辑。他是Distinguished Lecture Program的主席，曾担任Technical Activities Strategic Planning Sub-Committee（2019）、Beijing Chapter（2017-2018）、Adaptive Dynamic Programming and Reinforcement Learning Technical Committee（2015-2016）、Multimedia Subcommittee（2015-2016）和Newsletter（2013-2014）of IEEE Computational Intelligence Society (CIS) 的主席。担任多个知名国际期刊的客座编辑，并且参与了许多国际会议的组织工作。
Prof. Zenglin Xu，哈尔滨工业大学（深圳），中国
哈尔滨工业大学教授，国家青年特聘专家。致力于解决涉及现代大数据分析的关键建模和计算的挑战，实现复杂系统在自然语言处理，计算机视觉，社会计算，网络空间安全，生物信息学和生物医学应用等领域的研究。为此研究由各种应用驱动的稀疏、关系、动态、深度学习模型，并为这些模型开发精确、高效和可扩展的算法。Neurocomputing、Neural Networks、BMC Big Data Analytics等期刊编委。
哈尔滨工业大学教授，国家青年特聘专家。致力于解决涉及现代大数据分析的关键建模和计算的挑战，实现复杂系统在自然语言处理，计算机视觉，社会计算，网络空间安全，生物信息学和生物医学应用等领域的研究。为此研究由各种应用驱动的稀疏、关系、动态、深度学习模型，并为这些模型开发精确、高效和可扩展的算法。Neurocomputing、Neural Networks、BMC Big Data Analytics等期刊编委。
【征文主题包括但不限于】（更多主题请点击会议官网）：https://www.cmvit.org/cfp.html
机器视觉与图像处理：
动作和事件识别；主动视觉；机器视觉的应用；机器视觉的人工智能；立体视觉；校准和几何；颜色和纹理分析；早期视觉；人脸和手势识别；光照和反射建模；图像和视频检索；图像增强等。
机器学习与模式识别：
动作和事件识别；人工智能；象征学习；生物特征识别；分类；聚类；数据挖掘；深度学习；人脸和手势识别；特征提取；特征选择；降维。
信息论与信息处理：
人工神经网络；传播理论与系统；探测和成像系统；基于图像的建模；智能信息处理；自然语言处理；网络通信理论与技术；遥感信息采集与处理；传感信息提取与处理；信号处理；信源编码和信道编码；文本挖掘，自动问答。
【征文投递方式】
1.投稿系统：https://cmt3.research.microsoft.com/CMVIT2022
2.会议邮箱：cmvit@vip.163.com
【投稿须知】
1）稿件必须用英文书写，图片、表格、公式中不允许有外文出现；
2）稿件应按照模板标准编写且不少于6页，不超过10页；
3）论文应为原创且从未公开出版的，投稿内容应与主题相关，且有深度性，有创新性；
4）禁止抄袭，
5）禁止一稿多投。
【其他参会方式】
1.报告者：如果你只想参加会议并作报告，不出版论文，只需要将摘要提交给会务组，经过评审后，将告知结果。注册成功的报告，将列入会议日程。有意者将摘要发送到会议邮箱cmvit@vip.163.com
2.听众：注册成功的听众可以参加会议的所有分会。
3,审稿人：我们诚挚欢迎相关专家参与审稿。
【联系我们】
余老师
QQ：3193625404
Wechat: APISE17358663189
电话: +86-19136072802
会议邮箱：cmvit@vip.163.com
会议官网：https://www.cmvit.org/
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组织单位
主办单位
亚太科学与工程研究所(APISE)
承办单位
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