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【ACM出版 | 鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學院主辦】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)

收錄于合集: # 學術會議

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】

大會組委

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

大會共同主席

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

程序委員會主席

Cheng Siong CHIN 教授

IEEESenior Member

Newcastle University,新加坡

Emanuele Trucco教授

University of Dundee, 英國

 

Fabrizio Marozzo副教授

IEEE Member

University of Calabria, 意大利

出版主席

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

組織委員會主席

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】

所有的投稿都必須經(jīng)過2-3位組委會專家審稿,經(jīng)過嚴格的審稿之后,最終所有錄用的論文將提交至 ACM International Conference Proceedings Series 出版,見刊后由出版社提交至EI, Scopus檢索。

 

【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

包括但不限于以上主題,查看【更多相關主題】

 

注:

1、會議僅接受全英稿件。如需中→英翻譯【艾思編譯】 

2、作者投稿前可通過iThenticate查重 ,也可通過【Morressier AI檢測】自費查重否則由文章重復率引起的被拒稿將由作者自行承擔責任。“查重+AI檢測”特惠!全年底價,先囤后用,1年有效【添加老師領取優(yōu)惠】 

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