【IEEE出版 | 暑假云南之行 】2026年计算机科学、机器学习与智能体国际学术会议(CSMLA 2026)

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 2026年计算机科学、机器学习与智能体国际学术会议(CSMLA 2026)

2026 International Conference on Computer Science, Machine Learning and Agents

IEEE出版(ISBN:979-8-3195-1739-5),IEEE+EI+SCOPUS稳定检索

会议官网:www.ic-csmla.org

                                                         会议时间地点: 2026年8月7-9日   云南·曲靖

                                                      摄图网_401613438_圆形钟表元素GIF(企业商用).gif三轮截稿:2026年6月30日


高清版.png会议简介:

2026年计算机科学、机器学习与智能体国际学术会议(CSMLA 2026)将于2026年8月7-9日在云南曲靖盛大召开。本次会议旨在为全球学术界与工业界的专家学者、研究人员、工程师及业界精英提供一个高水平的国际交流平台,共同探讨计算机科学、机器学习及智能体技术领域的最新研究成果、创新理念与未来趋势。会议将聚焦人工智能的核心驱动力,涵盖从基础算法理论到前沿技术应用的广阔议题,包括但不限于:深度学习、强化学习、多智能体系统、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、大数据分析与伦理人工智能等。我们坚信,CSMIA 2026将是一场思想碰撞、启迪智慧的学术盛宴。届时,与会者将有机会通过主题报告、特邀演讲、分组讨论、海报展示等多种形式,与来自世界各地的同行进行深入交流,建立合作,共同推动相关领域的科技进步与产业融合。

我们诚挚地邀请世界各地的专家学者相聚曲靖,分享真知灼见,共创美好未来!


309debbca93397d0dc90c56bfe95ce21_326230403154519809.gif会议已上线IEEE官网列表(ISBN:979-8-3195-1739-5)

https://conferences.ieee.org/conferences_events/conferences/conferencedetails/70906

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 珠江源头第一城——云南曲靖,8 月的曲靖,是云南私藏的19.7℃清凉秘境。罗平九龙瀑布水量鼎盛,十级飞瀑如银河倾泻;会泽大海草山20 万亩草甸碧绿如毯,牛羊散落、野花漫坡,夜晚星河触手可及。期待与大家相聚曲靖!


高清版.png组织单位

主办单位:曲靖师范学院

承办单位:曲靖师范学院信息工程学院


高清版.png组委会

                                                                               大会主席

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             范全润 院长/教授

               曲靖师范学院

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    Professor Ljiljana Trajkovic,

       Simon Fraser University

                (IEEE Fellow)

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         Wei-Chiang Hong 教授

       哈尔滨工程大学 (H-index:65)

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            杜常青 副院长/教授

               曲靖师范学院

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             程毕陶 副院长/教授

                 曲靖师范学院

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             Huiyu Zhou 教授

         University of Leicester

                (H-index:60)

                                                                          组织委员会主席

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                                                                       陈文国 副院长/教授

                                                                           曲靖师范学院

                                                                            出版主席

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                    李国发 教授

                   曲靖师范学院

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           徐坚 教务处副处长/教授

                  曲靖师范学院

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   Research fellow Mojtaba 

     Ah  madieh Khanesar

   University of Nottingham


高清版.png论文收录

所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿,经过严格的审稿之后,本次会议所有录用的论文将在IEEE出版(ISBN:979-8-3195-1739-5),出版后将提交IEEE Xplore, EI Compendex,Scopus检索。

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高清版.png征稿主题(包含但不限于,更多主题请查看会议官网

机器学习理论与基础智能体与多智能体系统

机器学习理论:统计学习、计算学习、优化算法、在线学习与集成学习;
深度学习: CNN、RNN、Transformer、GNN 等网络架构、深度学习理论、模型压缩加速与高效深度学习研究;

强化学习:深度强化学习、多智能体、逆强化学习、奖励函数设计及落地应用;
其他学习范式:无监督、半监督、自监督、迁移、元学习与小样本学习等多种新型学习范式;

智能体理论架构: 智能体认知模型、信念-期望-意图(BDI)架构、理性决策、协商与博弈论。

多智能体系统: 多智能体协作、协调、通信、分布式问题解决、机制设计。

自主智能体: 软件智能体、机器人智能体、信息智能体、移动智能体。

应用系统: 智能交通系统、智能电网、分布式监控、自动化谈判。


人工智能应用核心计算机科学与交叉领域

自然语言处理 (NLP): 大语言模型(LLMs)、文本生成、机器翻译、情感分析、问答系统、信息抽取。

计算机视觉 (CV): 图像/视频识别、目标检测与跟踪、图像生成、3D视觉、医学图像分析、自动驾驶视觉。

数据挖掘与知识发现: 大数据分析、推荐系统、社会网络分析、异常检测、预测模型。

语音与音频处理: 语音识别、语音合成、音频事件检测、音乐信息检索。

算法与计算理论: 先进算法设计、计算复杂性、近似算法、量子计算。

系统与安全: 人工智能系统的安全与隐私、对抗性机器学习、可解释AI(XAI)、AI伦理与治理、高性能计算支持AI。

人机交互 (HCI): 人机协作、人性化AI、可解释用户界面、智能用户体验(UX)设计。

交叉学科应用: 计算生物学、生物信息学、AI for Science(科学智能)、智慧城市、金融科技(FinTech)、数字医疗。


高清版.png 投稿说明

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1. 本次会议不接收综述文,论文必须是英语稿件,且未在国内外学术期刊和会议发表过。

2. 发表论文的作者需提交全文进行同行评审。

3. 论文须按模板排版,不得少于4页(双栏),且不得超过12页。

4. 全文重复率不超过30%(含作者信息和参考文献);作者可通过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稿将由作者自行承担责任。
5. 涉嫌抄袭的论文将不被出版,且公布在会议主页。
投稿系统:https://www.ais.cn/attendees/paperSubmit/RAZUB2

论文模板下载:https://www.ais.cn/attendees/material/RAZUB2

iThenticate查重推荐:https://ais.cn/u/Uram2u


 高清版.png 参会说明

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请通过参会报名系统进行报名参会: 

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1、作者参会:一篇录用文章提供一名作者免费参会名额;

2、主讲嘉宾:申请主题演讲,由组委会审核;

3、口头演讲:申请口头报告,时间为10分钟;

4、海报展示:申请海报展示,A1尺寸,统一由组委会打印;

5、听众参会:不投稿仅参会,也可申请演讲及展示;

6、企业赞助:开放展位、展架展示、资料装袋、宣传片播放、技术报告等多种企业参与形式;
参会报名:https://www.ais.cn/attendees/toSignUp/RAZUB2

高清版.png注册费用

类别常规注册
学生投稿(4页 双栏)3600元/篇  (请提供学生证给会务老师)
作者投稿(4页 双栏)
3800元/篇
超页费(第5页起算)400元/页
无投稿参会1200元/人
*多篇投稿可以享受优惠,详情咨询会务组符老师 19022048427。

*被录用且完成注册的论文,如需申请撤稿,将扣除30%的手续费;进入出版流程后,撤稿将扣100%手续费。

 高清版.png【联系我们】

会议邮箱:iccsmla@163.com

会议网站:www.ic-csmla.org

会务组秘书:符老师【邀请码:F8286】   

电话:19022048427(微信同号)

符老师 微信二维码.jpg     符老师 企业微信.png    


高清版.png期刊推荐【单独征稿】

Advancement of Mathematical Methods in Feature Representation Learning for Artificial Intelligence, Data Mining and Robotics, 3rd Edition

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