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2026年第18届机器学习与计算国际会议 (ICMLC 2026)
2026.02.06 - 2026.02.09 | 中国 南京
2026年第18届机器学习与计算国际会议(ICMLC 2026)定于2026年2月06日-09日在中国南京举办。会议旨在为机器学习与计算研究领域的专家学者提供一个交流相关领域最新研究成果的平台。会议征稿主题包括自适应系统、神经网络与支持向量机、商业智能、混合动力和非线性系统、生物统计学等研究领域。ICMLC 2026 将由南京理工大学主办，计算机科学与工程学院承办。
出版： 如往届会议一样，被录用并报告的文章将出版到Springer丛书系列：Lecture Notes in Networks and Systems, 并提交EI核心和Scopus等知名检索机构进行审核。
ICMLC 2017-2024会议论文集均已被ACM Digital Library收录，并提交EI Compendex, Scopus等检索机构审核。 ICMLC 2025 Conference Proceedings (ISBN: 978-3-031-94891-6) | Lecture Notes in Networks and Systems ICMLC 2024 Conference Proceedings (ISBN: 979-8-4007-0923-4) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus ICMLC 2023 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-9841-1) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus ICMLC 2022 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-9570-0) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus ICMLC 2021 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-8931-0) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus ICMLC 2020 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-7642-6) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus ICMLC 2019 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-6600-7) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus ICMLC 2018 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-6353-2) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus ICMLC 2017 Conference Proceedings (ISBN: 978-1-4503-4817-1) | ACM Digital Library | Ei Compendex & Scopus
征稿： 以下主题仅为部分参考, 更多未提及的相关主题论文同样可投稿至ICMLC2026：
Track 1：机器学习理论基础 计算学习理论 统计学习理论 PAC学习框架 VC维理论
Track 2：监督学习 线性回归 逻辑回归 决策树算法 支持向量机 Track 3：非监督学习 聚类分析 关联规则挖掘 主成分分析（降维技术）
Track 4：强化学习 Q学习算法 策略梯度方法 在机器人学和游戏AI中的应用 Track 5：深度学习 卷积神经网络（CNN） 循环神经网络（RNN） Transformer架构
Track 6：机器学习的应用 计算机视觉 自然语言处理 生物信息学 商业智能与数据分析 Track 7：数据管理与处理 大数据处理技术 数据挖掘与知识发现 数据清洗与集成 Track 8：自然语言处理（NLP） 大语言模型（LLM） 多模态NLP（文本+视觉/音频） 低资源/领域特定NLP
Track 9：机器学习中的人机交互 用户友好的机器学习接口 人机协作系统 机器学习过程可视化 专题分论坛征稿： ICMLC2026 诚邀各方组织更多专题分论坛。如果您有任何想法请联系我们。
投稿途径： 1.全文投稿(文章出版及作者报告) 2.摘要投稿(仅作者报告)
会议联系方式: 葛老师 (会议秘书)
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