尊敬的专家、学者：
2026机器学习与大模型国际学术会议（ICMLM 2026）已成功申请SPIE出版！会议将于2026年3月20-22日 在中国青岛举行。诚邀国内外相关高校和科研院所的科研人员、企业工程技术人员等参加会议。现开启早鸟优惠征稿！
【会议信息】
会议时间：2026年3月20-22日
会议地点：中国-青岛
早鸟优惠截稿时间：2026年2月3日前
审稿回复时间：投稿后7个工作日内
【会议亮点】
1、成功申请SPIE出版社出版，见刊检索有保障！！
2、 中国石油大学（华东）主办单位
3、机器学习、大模型技术、机器学习和大模型的应用实践热门主题，欢迎各地专家学者咨询投稿参会！
【征稿主题】
1、机器学习：
深度学习 、 神经网络 、视觉特征学习、目标检测与图像分割算法、多模态视觉信息融合、三维视觉与点云数据学习、医学影像机器学习应用、多传感器融合下的视觉感知、自监督学习、强化学习与多智能体系统、迁移学习与终身学习、联邦学习与隐私保护、自动机器学习（AutoML）、神经架构搜索（NAS）、对抗性机器学习、模型可解释性、模型鲁棒性与安全性、量子机器学习等
2、大模型技术：
生成式大模型、视觉预训练模型架构、融合视觉与光学传感的大模型、预训练语言模型、多模态融合、大模型训练与优化、大规模分布式训练、模型压缩、硬件加速与异构计算、视觉大模型的可解释性与鲁棒性分析等
3、机器学习和大模型的应用实践：
图像增强与复原技术、目标检测与语义分割、三维重建与体积成像、多光谱与高光谱图像分析、医学影像的视觉处理与分析、自动驾驶与机器人视觉感知、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、 语音合成 、多模态交互、生物信息学等
4、其它相关主题亦可
**如果您不确定研究方向是否符合大会主题，可微信咨询聂老师: 19221685399(回复快)，可有效提高选题的准确性。
【出版信息】
ICMLM 2026 投稿的全文将进行同行审稿，至少2-3位专家审稿之后，最终所录用的论文将被SPIE - The International Society for Optical Engineering (ISSN: 0277-786X)出版，出版后由出版社提交EI Compendex, Scopus数据库。
NGICSP 组委会
2026年1月9日
2026/01/09 11:48
2026年机器学习与大模型国际学术会议（ICMLM 2026）
尊敬的各位专家学者：
ICMLM 2026 投稿的全文将进行同行审稿，至少2-3位专家审稿之后，最终所录用的论文将被SPIE - The International Society for Optical Engineering (ISSN: 0277-786X)出版，出版后由出版社提交EI Compendex, Scopus数据库。
该会议预计提交后2-3个月左右见刊，见刊后2-3个月左右检索
ICMLM 2026 将征集并展示高质量的最新研究成果文章，并将组织相关的主题研讨。会务组诚邀世界各地的专家学者提交您最的论文，并与其他参会者分享您的成果与经验。征文主题包括但不限于:
1、机器学习：
深度学习 、 神经网络 、视觉特征学习、目标检测与图像分割算法、多模态视觉信息融合、三维视觉与点云数据学习、医学影像机器学习应用、多传感器融合下的视觉感知、自监督学习、强化学习与多智能体系统、迁移学习与终身学习、联邦学习与隐私保护、自动机器学习（AutoML）、神经架构搜索（NAS）、对抗性机器学习、模型可解释性、模型鲁棒性与安全性、量子机器学习等
2、大模型技术：
生成式大模型、视觉预训练模型架构、融合视觉与光学传感的大模型、预训练语言模型、多模态融合、大模型训练与优化、大规模分布式训练、模型压缩、硬件加速与异构计算、视觉大模型的可解释性与鲁棒性分析等
3、机器学习和大模型的应用实践：
图像增强与复原技术、目标检测与语义分割、三维重建与体积成像、多光谱与高光谱图像分析、医学影像的视觉处理与分析、自动驾驶与机器人视觉感知、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、 语音合成 、多模态交互、生物信息学等
4、其它相关主题亦可
**如果您不确定研究方向是否符合大会主题，可微信咨询聂老师: 19221685399(回复快)，可有效提高选题的准确性。
会议官网：www.icmlm.com
投稿链接：点我投稿
参会链接：点我参会
ICMLM 2026组委会
2025年12月30日
2025/12/30 11:36
尊敬的专家、学者：
2026机器学习与大模型国际学术会议（ICMLM 2026）已成功申请SPIE出版！会议将于2026年3月20-22日 在中国青岛举行。诚邀国内外相关高校和科研院所的科研人员、企业工程技术人员等参加会议。现开启早鸟优惠征稿！
【会议信息】
会议时间：2026年3月20-22日
会议地点：中国-青岛
早鸟优惠截稿时间：2026年2月3日前
【会议亮点】
1、成功申请SPIE出版社出版，见刊检索有保障！！
2、 中国石油大学（华东）主办单位
3、机器学习、大模型技术、机器学习和大模型的应用实践热门主题，欢迎各地专家学者咨询投稿参会！
【征稿主题】
1、机器学习：
深度学习 、 神经网络 、视觉特征学习、目标检测与图像分割算法、多模态视觉信息融合、三维视觉与点云数据学习、医学影像机器学习应用、多传感器融合下的视觉感知、自监督学习、强化学习与多智能体系统、迁移学习与终身学习、联邦学习与隐私保护、自动机器学习（AutoML）、神经架构搜索（NAS）、对抗性机器学习、模型可解释性、模型鲁棒性与安全性、量子机器学习等
2、大模型技术：
生成式大模型、视觉预训练模型架构、融合视觉与光学传感的大模型、预训练语言模型、多模态融合、大模型训练与优化、大规模分布式训练、模型压缩、硬件加速与异构计算、视觉大模型的可解释性与鲁棒性分析等
3、机器学习和大模型的应用实践：
图像增强与复原技术、目标检测与语义分割、三维重建与体积成像、多光谱与高光谱图像分析、医学影像的视觉处理与分析、自动驾驶与机器人视觉感知、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、 语音合成 、多模态交互、生物信息学等
4、其它相关主题亦可
**如果您不确定研究方向是否符合大会主题，可微信咨询聂老师: 19221685399(回复快)，可有效提高选题的准确性。
【出版信息】
ICMLM 2026 投稿的全文将进行同行审稿，至少2-3位专家审稿之后，最终所录用的论文将被SPIE - The International Society for Optical Engineering (ISSN: 0277-786X)出版，出版后由出版社提交EI Compendex, Scopus数据库。
NGICSP 组委会
2026年1月7日
2026/01/07 17:25
#2026年2月3日之前投递，可享受早鸟价优惠，立减400元！！！
*支持非投稿作者申请参会或进行口头汇报，报名链接：
https://www.ais.cn/attendees/toSignUp/RNMRAE
#中国石油大学（华东）
2026年机器学习与大模型国际学术会议（ICMLM 2026）
2026 International Conference on Machine Learning and Large Models
会议时间：2026年3月20日-3月22日
会议地点：中国-青岛
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【重要信息】
投稿审核：先投稿，先送审，先录用
录用通知时间：投稿后1周左右
收录检索：EI，Scopus
投稿链接：https://www.ais.cn/attendees/paperSubmit/RNMRAE
参会链接：https://www.ais.cn/attendees/toSignUp/RNMRAE
【征稿主题】
一、机器学习：
深度学习、神经网络、自监督学习、强化学习与多智能体系统、迁移学习与终身学习、联邦学习与隐私保护、自动机器学习（AutoML）、神经架构搜索（NAS）、对抗性机器学习、模型可解释性、模型鲁棒性与安全性、量子机器学习等。
二、大模型技术：
生成式大模型、预训练语言模型、多模态融合、大模型训练与优化、大规模分布式训练、模型压缩、硬件加速与异构计算等
三、机器学习和大模型的应用实践：
自然语言处理、计算机视觉、语音识别、语音合成、生物信息学等
其他相关主题亦可
*如果您不确定研究方向是否符合大会主题，可直接咨询聂老师：19221685399(微信同号)
【联系我们】
Nip | 聂老师（邀请码：N8504）
会议咨询邮箱： icicmlm@163.com
联系手机(微信同号)：19221685399
添加时请备注：“ICMLM 2026”
2026/01/09 11:49
#2月3日之前投递，可享受早鸟价优惠，立减400元！！！
*支持非投稿作者申请参会或进行口头汇报，报名链接：
https://www.ais.cn/attendees/toSignUp/RNMRAE
#中国石油大学（华东）
2026年机器学习与大模型国际学术会议（ICMLM 2026）
2026 International Conference on Machine Learning and Large Models
会议时间：2026年3月20日-3月22日
会议地点：中国-青岛
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【重要信息】
投稿审核：先投稿，先送审，先录用
录用通知时间：投稿后1周左右
收录检索：EI，Scopus
投稿链接：https://www.ais.cn/attendees/paperSubmit/RNMRAE
参会链接：https://www.ais.cn/attendees/toSignUp/RNMRAE
【征稿主题】
一、机器学习：
深度学习、神经网络、自监督学习、强化学习与多智能体系统、迁移学习与终身学习、联邦学习与隐私保护、自动机器学习（AutoML）、神经架构搜索（NAS）、对抗性机器学习、模型可解释性、模型鲁棒性与安全性、量子机器学习等。
二、大模型技术：
生成式大模型、预训练语言模型、多模态融合、大模型训练与优化、大规模分布式训练、模型压缩、硬件加速与异构计算等
三、机器学习和大模型的应用实践：
自然语言处理、计算机视觉、语音识别、语音合成、生物信息学等
其他相关主题亦可
*如果您不确定研究方向是否符合大会主题，可直接咨询聂老师：19221685399(微信同号)
【联系我们】
Nip | 聂老师（邀请码：N8504）
会议咨询邮箱： icicmlm@163.com
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添加时请备注：“ICMLM 2026”
2025/12/31 16:45
