2026年机器学习、深度学习与神经网络国际会议（MLDLNN 2026）

2026年机器学习、深度学习与神经网络国际会议（MLDLNN 2026）

2026 International Conference on Machine Learning, Deep Learning and Neural Network（MLDLNN 2026）

 

征稿主题范围广 | 高效审核 | 录用率高

IEEE、IOP、SPIE等权威出版社

ISSN/ISBN双刊号 | 团队/学生投稿优惠

 

【重要信息】

网址：www.confs-online.com/mldlnn

IEEE、IOP、SPIE等权威出版社

会议地点：上海，中国

截稿时间：以官网为准（延期投稿者/咨询相关会议 请联系大会老师）

投稿主题请注明：MLDLNN 2026+通讯作者姓名，否则无法确认您的稿件

接受/拒稿通知：投稿后3-5天内！

更多学术信息，团队/学生投稿专属优惠，欢迎咨询老师

【核心期刊&普刊推荐】

1、SCI/SSCI/A&HCI：涵盖各分区期刊，精准匹配研究方向

2、EI Compendex：工程索引权威期刊/会议

3、北大核心，科技核心最新版目录期刊

4、高质量普刊（知网/万方/维普收录），国际英文期刊安排

 

【大会简介】

2026年机器学习、深度学习与神经网络国际会议（MLDLNN 2026）将在中国上海召开。本次会议会致力于构筑全球顶尖的学术对话与产业融通高地，诚邀海内外杰出学者、技术先驱及行业领袖齐聚一堂。会议将深度聚焦前沿理论突破与关键核心技术，系统展示最新科研转化成果，分享跨学科实践经验，共谋未来技术演进路径。我们旨在通过高强度的思想碰撞与资源整合，激发创新动能，推动产学研用一体化进程，诚邀您共襄盛举，携手开启领域发展的新纪元。

 

【论文收录】

1.向MLDLNN 2026提交的所有全文都可以用英语书写，并将发送给至少两名评审员，并根据原创性、技术或研究内容或深度、正确性、与会议的相关性、贡献和可读性进行评估。MLDLNN 2026所有被接受的论文将在会议记录中发表，并提交给Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar进行索引。

2.审稿流程：作者投稿-稿件收到确认（1个工作日）-初审(1-3工作日) -告知结果（接受/拒稿），越早投稿越早收到文章结果。

 

【征文主题】

（以下主题包括但不限于）

主题一：机器学习

机器学习基础理论

监督学习算法

无监督学习算法

半监督学习

集成学习

强化学习

迁移学习

元学习

多任务学习

在线学习

主动学习

核方法与支持向量机

概率图模型

贝叶斯学习

决策树与随机森林

特征选择与提取

模型评估与选择

模型可解释性

机器学习硬件加速

机器学习软件框架

题目二：深度学习

深度学习基础理论

深度神经网络架构

卷积神经网络（CNN）

循环神经网络（RNN）

Transformer与注意力机制

图神经网络（GNN）

生成对抗网络（GAN）

变分自编码器（VAE）

扩散模型

自监督学习

对比学习

迁移学习与域适应

元学习与少样本学习

深度学习模型优化

深度学习模型压缩

深度学习模型加速

深度学习可解释性

深度学习安全性

深度学习软件框架

深度学习硬件平台

深度学习标准化

深度学习应用案例

主题三：神经网络

神经网络基础理论

前馈神经网络

反馈神经网络

自组织神经网络

脉冲神经网络

神经形态计算

神经网络的训练算法

神经网络的泛化能力

神经网络的优化方法

神经网络与认知科学

神经网络与神经科学

神经网络与智能控制

神经网络与信号处理

神经网络与计算机视觉

神经网络与自然语言处理

神经网络与语音处理

神经网络与机器人

神经网络与数据挖掘

神经网络标准化

【投稿说明】

1.本会议官方语言为英语，投稿者务必用英语撰写论文。如需翻译服务，请联系会议组墨老师。

2.论文应具有学术或实用价值，未在国内外学术期刊或会议发表过。作者可通过CrossCheck, Turnitin或其他查询系统自费查重，否则由文章重复率引起的被拒搞将由作者自行承担责任。涉嫌抄袭的论文将不被出版。

3.文章至少6页。请根据格式模板文件编辑您的文章。学生作者或多篇投稿有优惠。

4.只做报告不发表论文的作者只需提交摘要。

5.投稿主题请注明:MLDLNN 2026+通讯作者姓名（否则无法确认您的稿件）