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第八届机器学习、模式识别与智能系统国际会议 (MLPRIS 2026)

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发表于 2025-9-26 17:07:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
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, PatternRecognition and Intelligent Systems(MLPRIS 2026)
时间:2026年7月17-19日
地点:中国成都
△. 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
: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 & TextGeneration
Speech Recognition &Synthesis
Information Retrieval &Extraction
Machine Translation &Multilingual NLP
Sentiment Analysis &Opinion Mining
Data/web Mining and KnowledgeDiscovery
Image & Video Processing
Feature Extraction &Representation
Face, Gesture, and PoseRecognition
Document Analysis & OpticalCharacter Recognition (OCR)
Explainable AI (XAI) &Interpretability
Model Efficiency &Compression
Architectural Innovations
Transfer Learning, Multi-TaskLearning & Meta-Learning
Biometric Identification
Pattern Classification
Object Recognition
Robotics & AutonomousSystems
Cybersecurity
Expert Systems
Intelligent Agents
Fuzzy Systems
Evolutionary Computation
Cybersecurity
Automated Driving &Autonomous Vehicles
Privacy-Preserving MachineLearning
Cognitive Computing &Human-AI Collaboration  

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