在信息技術以指數(shù)級速度演進的時代,數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動社會進步與科學突破的新“石油”。然而,單一模態(tài)的數(shù)據(jù)(如純文本、孤立圖像)所能承載的信息和價值已日趨接近其理論邊界。人工智能的下一次范式轉移,正匯聚于多模態(tài)學習、機器學習與數(shù)據(jù)科學三者的深度融合與交叉創(chuàng)新。
為匯聚全球智慧,共同探索這一交叉領域的未來,2026年多模態(tài)、機器學習與數(shù)據(jù)科學國際學術會議 (MMLDS 2026)將于2026年10月30日至11月1日在中國鄭州隆重舉行。本次會議旨在為全球?qū)W者、工程師及行業(yè)領袖構建一個國際化學術交流平臺,圍繞多模態(tài)感知與理解、機器學習理論與方法、數(shù)據(jù)科學與智能系統(tǒng)以及前沿應用等核心議題展開深度研討與碰撞。在這里,您將分享最新研究成果,展示學術影響力;與領域?qū)<颐鎸γ娼涣鳎ぐl(fā)創(chuàng)新靈感;拓展國際合作網(wǎng)絡,推動實質(zhì)性的科研合作;把握學科發(fā)展趨勢,了解未來研究方向。

2026年多模態(tài)、機器學習與數(shù)據(jù)科學國際學術會議 (MMLDS 2026)
2026 International Conference on Multimodality, Machine Learning and Data Science (MMLDS 2026)
時間地點:2026年10月30日至11月1日,中國- 鄭州
會議官網(wǎng):www.icmmlds.org【投稿參會】
截稿時間:見官網(wǎng)
收錄檢索:EI Compendex, Scopus
【組織單位】
主辦單位:鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學院
承辦單位:中原工學院、 鄭州工程學院、河南工程技術學院、鄭州商學院
協(xié)辦單位:樂聚智能(深圳)股份有限公司、逐際動力
指導單位:中國指揮與控制學會具身智能專委會
支持單位:中原科技城、河南省人工智能協(xié)會、河南省人工智能學會
【大會組委】
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大會組委 |
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Ljiljana Trajkovic 教授 IEEE fellow Simon Fraser University, 加拿大 |
唐遠炎 教授 IEEE Life Fellow, IAPR Fellow, AAIA Fellow, AIIA Fellow 澳門大學,中國 |
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大會共同主席 |
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IICKHO SONG教授 IEEE Life Fellow 電子科技大學,中國 |
Ram Bilas Pachori 教授 IEEE Fellow Indian Institute of Technology Indore, 印度 |
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程序委員會主席 |
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Cheng Siong CHIN 教授 IEEESenior Member Newcastle University,新加坡 |
Emanuele Trucco教授 University of Dundee, 英國
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Fabrizio Marozzo副教授 IEEE Member University of Calabria, 意大利 |
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出版主席 |
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譚寧副教授 IEEE Senior Member 中山大學,中國 |
José Alfredo F. Costa 副教授 IEEE Member Federal University of Rio Grande do Norte, 巴西 |
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組織委員會主席 |
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周湘貞 教授 鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學院 中國 |
程杰 教授 鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學院 中國 |
Ir Ts Dr Hum Yan Chai副教授 IEEE Senior Member Universiti Tunku Abdul Rahman (UTAR),馬來西亞 |
【會議論文集出版】

【征稿主題】
多模態(tài)感知與理解:跨模態(tài)表示學習與對齊、多模態(tài)大模型架構與優(yōu)化、視覺-語言理解與生成、語音、音頻與多模態(tài)融合、3D視覺與場景理解、多模態(tài)內(nèi)容生成與編輯、具身智能與機器人感知、多模態(tài)安全與隱私保護、輕量化多模態(tài)系統(tǒng)與邊緣部署、多模態(tài)數(shù)據(jù)治理、多模態(tài)標注與評估
機器學習理論與算法:深度學習理論與優(yōu)化方法、自監(jiān)督、弱監(jiān)督與無監(jiān)督學習、強化學習與序列決策、圖機器學習與復雜網(wǎng)絡分析、聯(lián)邦學習與分布式機器學習、可解釋性與因果推斷、小樣本學習與持續(xù)學習、綠色機器學習與高效計算、魯棒學習與對抗防御、開放環(huán)境動態(tài)學習、數(shù)據(jù)高效學習、自動化數(shù)據(jù)利用
數(shù)據(jù)科學與智能系統(tǒng):多模態(tài)與異構數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)清洗、標注與質(zhì)量評估、大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、時序數(shù)據(jù)與流式計算、數(shù)據(jù)可視化與交互分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動的優(yōu)化與決策、數(shù)據(jù)倫理、合規(guī)與治理、數(shù)據(jù)工程與MLOps、多模態(tài)數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構、多模態(tài)數(shù)據(jù)系統(tǒng)、模型數(shù)據(jù)生命周期管理
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注:
1、會議僅接受全英稿件。如需中→英翻譯:【艾思編譯】
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