第八届机器学习、模式识别与智能系统国际会议 (MLPRIS 2026)

第八届机器学习、模式识别与智能系统国际会议 (MLPRIS 2026)

The 8th Int'l Conference on Machine Learning, Pattern Recognition and Intelligent Systems(MLPRIS 2026)

时间：2026年7月17-19日

地点：中国成都

会议官网：https://www.academicx.org/MLPRIS/2026/

投稿邮箱：contact7@academicx.org (intelconf@163.com)

 

△. 大会简介

第八届机器学习、模式识别与智能系统国际会议 (MLPRIS 2026) 将于2026年7月17-19日在中国成都举行。MLPRIS 2026议题涵盖先进的控制和检测技术，人工神经网络，音频/语音识别、音乐分析、多媒体系统，生物特征学、生物医学模式分析和信息系统，数据/Web挖掘和知识发现，人机交互等。

 

△. 参会方式 

1、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、谷歌学术等收录；  

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；  

2、摘要参会（参会 + 摘要 + 报告 ）

投递摘要并参会，安排10-15分钟口头报告；

3、听众参会：无报告仅参会

注：如因特殊情况无法到场参会，可提供海报或录制的报告视频。会后我们将发送照片，并办理发票、邀请函、参会证明、会议期刊、会议证等物资的邮寄。

 

△. 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的正刊上, 更多详情请与我们联系(contact7@academicx.org)。

检索：知网及谷歌学术收录

 

投稿须知：

1. 初版文章必须是PDF或WORD版格式，并统一通过网上投稿系统或组委会邮箱提交。终版文章必须是可编辑的WORD版格式或Latex文件包。

2. 如果您只是参会作报告，不需要发表文章，只需要将摘要提交到投稿系统。

3. 您可点击左上角Template for Manuscripts下载全文投稿模板，按照此模板准备文章。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。摘要投稿需使用英文书写，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。

4. 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。

5. 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） 

2026年7月17日 - 大会签到（发指南、期刊、参会证、餐券等相关物资）

2026年7月18日 - 特邀演讲嘉宾报告

2026年7月19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）：

Supervised Learning

Unsupervised & Self-Supervised Learning

Reinforcement Learning

Statistical Learning Theory

Optimization Methods

Language Modeling & Text Generation

Speech Recognition & Synthesis

Information Retrieval & Extraction

Machine Translation & Multilingual NLP

Sentiment Analysis & Opinion Mining

Data/web Mining and Knowledge Discovery

Image & Video Processing

Feature Extraction & Representation

Face, Gesture, and Pose Recognition

Document Analysis & Optical Character Recognition (OCR)

Explainable AI (XAI) & Interpretability

Model Efficiency & Compression

Architectural Innovations

Transfer Learning, Multi-Task Learning & Meta-Learning

Biometric Identification

Pattern Classification

Object Recognition

Robotics & Autonomous Systems

Cybersecurity

Expert Systems

Intelligent Agents

Fuzzy Systems

Evolutionary Computation

Cybersecurity

Automated Driving & Autonomous Vehicles

Privacy-Preserving Machine Learning

Cognitive Computing & Human-AI Collaboration