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MLMI 2027

2027年第十届机器学习与机器智能国际会议(MLMI 2027)

# 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
EIScopus
会议邮箱[email protected]
截稿日期2027.02.05
会议日期2027.07.16 - 07.19
主办单位日本立教大学
会议地点日本 东京
截稿倒计时:
178070706
6

BRIEF INTRODUCTION

会议简介

NO.1

机器学习与机器智能作为实现人工智能的途径,该领域的研究工作近十几年来迅速发展。机器学习与机器智能国际会议于2018年应运而生,迄今为止在国内外学者的支持下已分别于日本、越南、印度尼西亚以及线上成功举办九届,往届论文集均已被Ei和Scopus检索。会议注重交流与前沿探讨,将紧紧围绕“机器学习与机器智能”主题,就其研究理论与应用及相关学科的最新进展进行深入交流与系统探讨,热忱欢迎广大同行学者投稿参会交流 。

HIGHLIGHTS

重要信息

NO.2

出版信息
投稿文章将经过严格的审稿过程,最终录用并完成注册和报告的文章出版至会议论文集,并被Ei Compendex和Scopus检索。(往届论文集已入库ACM Digital Library,且已被Ei核心和Scopus数据库检索。

CALL FOR PAPERS

征稿主题

NO.3
Track 1:深度学习与神经网络架构:
  • 神经网络架构创新
  • 高效训练技术
  • 图神经网络
  • 生成式模型
  • 神经网络架构搜索
  • 迁移学习
Track 2:强化学习与序列决策:
  • 高级强化学习算法
  • 多智能体强化学习
  • 时间序列与序列数据
  • 预测建模
  • 异常检测
  • 序列决策
  • 实时人工智能系统
Track 3:机器智能应用:
  • 医疗健康中的机器学习
  • 机器人中的人工智能
  • 人工智能赋能网络安全
  • 生物特征与行为分析
  • 行业专用人工智能应用
Track 4:自然语言处理与多模态学习:
  • 大语言模型
  • 多语言与低资源自然语言处理
  • 多模态机器学习
  • 跨模态检索与生成
Track 5:新兴范式与未来发展:
  • 量子机器学习
  • 联邦学习与分布式学习
  • 自动机器学习与元学习
  • 可持续与绿色人工智能
  • 混合模型
Track 6:可解释 可信与以人为中心的人工智能:
  • 可解释人工智能
  • 人工智能伦理与公平性
  • 隐私保护机器学习
  • 以人为中心的人工智能
  • 增强智能

CONFERENCE HISTORY

会议历史

NO.5

CONFERENCE SUBMISSION

会议投稿

NO.6

1. 会议官方语言为英语,只接受英语论文,请务必用英语撰写
2. 如果您想报告并出版文章,请投稿全文,文章篇幅要求至少10页;如果您只想做报告不出版,请投稿摘要。
3. 投稿方式:
将文章上传到电子投稿系统:https://confsys.iconf.org/submission/mlmi2027
直接发送附件至[email protected]
更多细节请访问:https://www.mlmi.net/submission.html

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联系方式

NO.7

联系人:陈老师
邮箱:[email protected]
官方网站:https://www.mlmi.net/