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CTML 2026

2026年计算理论与机器学习国际会议（CTML 2026）

# 计算机科学与信息技术# 工程技术# 计算机科学与技术# 人工智能

检索类型

Ei CompendexScopus

会议邮箱[email protected]

截稿日期2026.06.30

会议日期2026.11.27 - 11.29

官网地址

https://www.ctml.org/

会议地点巴西里约热内卢

截稿倒计时：

12天04时57分54秒

分享页面：

393

HIGHLIGHTS

重要信息

NO.2

出版信息: CTML 2026收到的文章都将由会议技术委员审核，接收并完成注册的文章会被发表在会议论文集上，并提交EI Compendex, Scopus等检索。作者将被邀请参会分享报告。组委会信息:

CALL FOR PAPERS

征稿主题

NO.3

TRACK 1：计算学习理论基础：

统计学习理论与泛化
学习问题的计算复杂性
在线学习与遗憾界分析
学习动力学与收敛性
大模型的尺度定律与涌现行为
PAC-Bayes理论与算法稳定性

TRACK 2：深度学习理论与神经网络架构：

神经网络的表达能力与容量
Transformer与基础模型的理论分析
神经网络优化景观研究
过参数化与双重下降现象
梯度方法的隐式正则化与偏置
机制可解释性与模型内部结构
物理信息神经网络与神经算子

TRACK 3：机器学习中的优化与算法：

凸优化与非凸优化
进化算法与元启发式算法
学习中的组合优化
代理模型辅助优化与高代价优化问题
资源受限环境下的优化方法
联邦学习与分布式优化
机器学习系统中的多目标优化

TRACK 4：图论、组合数学与结构化学习：

图神经网络理论
谱图理论及其应用
算法图论与网络分析
结合学习的组合优化
随机图与概率方法
几何深度学习
流形学习与非欧几里得数据学习

TRACK 5：可信与可解释人工智能：

因果推断与因果发现
可解释性与可理解性
鲁棒性、不确定性与模型校准
机器学习中的隐私保护与公平性
对抗机器学习
分布偏移与领域泛化
人工智能系统的安全性与对齐

TRACK 6：科学发现中的人工智能与前沿方向：

人工智能驱动的科学发现
量子机器学习
符号回归与科学规律发现
AI加速的科学计算
多模态学习与信息融合
计算生物学与医疗人工智能
气候建模与环境人工智能

TRACK 7：高效与可扩展的机器学习系统：

模型压缩与知识蒸馏
量化与剪枝
神经网络架构搜索
边缘人工智能与 TinyML
绿色人工智能与能效学习
大规模训练系统
机器学习编译器与软硬件协同设计

CONFERENCE SUBMISSION

会议投稿

NO.6

1. 全文（发表及报告）----https://www.zmeeting.org/submission/ctml2026 2. 摘要（仅限Oral Presentation/Poster）[email protected]

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