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第七届机器学习、模式识别与智能系统国际会议 (MLPRIS 2025)

 地点:云南  发布时间:2025/5/21 16:09:38 字体大小:+
 会议开始时间:2025/7/18  会议结束时间:2025/7/20

会议时间:2025年7月18-20日

会议地点:betway体育: · 昆明

会议官网:https://www.academicx.org/MLPRIS/2025/

投稿邮箱:contact7@academicx.org (intelconf@163.com)

官方微信:18672346485, 3025797047

联系电话: +86 18672346485 (周一到周五)

△. 大会简介

第七届机器学习、模式识别与智能系统国际会议 (MLPRIS 2025) 将于2025年7月18-20日在betway体育:昆明举行。MLPRIS 2025议题涵盖先进的控制和检测技术,人工神经网络,音频/语音识别、音乐分析、多媒体系统,生物特征学、生物医学模式分析和信息系统,数据/Web挖掘和知识发现,人机交互等。本届大会将继续遵循学术性、国际性的原则,特邀国内外相关领域内的学者专家前来参会,并做出精彩的报告。

△. 大会嘉宾

Prof. Zhi Liu

Central China Normal University, China

Title: Automatic Profiling students learning engagement in MOOC discussions to identify learning achievement

Prof. Sathishkumar V E

Sunway University, Malaysia

Prof. Prem Kumar Singh

Department of Computer Science and Engineering, Gandhi Institute of Technology and Management (Deemed-to-be-University), India

Title: Four Way Turiyam based Data Analysis and its Recent Trends

Associate Professor Mahdi Roozbeh

Semnan University, Iran

Title: Robust ridge estimator to combat outliers in high-dimensional semiparametric model using semidefinite programming VS support vector machines Learning

△. 参会方式

1、全文参会(参会 + 全文发表 + 报告)

投递全文并参会,录用的文章发表在开源期刊上,被知网及谷歌学术等收录;

一篇文章的注册费含一位作者的参会费用,将安排做15-20分钟的口头报告;

2、摘要参会(参会 + 摘要 + 报告 )

投递摘要并参会,安排15-20分钟口头报告;

3、听众参会:无报告仅参会

△. 文章出版

出版物:所有被会议录用的英文稿件将会发表在国际英文开源期刊的正刊上, 更多详情请与我们联系(contact7@academicx.org)。

检索:知网及谷歌学术收录

投稿须知:

1. 初版文章必须是PDF或WORD版格式,并统一通过网上投稿系统或组委会邮箱提交。终版文章必须是可编辑的WORD版格式或Latex文件包。

2. 如果您只是参会作报告,不需要发表文章,只需要将摘要提交到投稿系统。

3. 您可点击左上角Template for Manuscripts下载全文投稿模板,按照此模板准备文章。全文篇幅建议15-20页(按照模板格式,带图和参考文献),超过20页需缴纳超页费。摘要投稿无格式要求,具备标题、内容、关键词、作者信息即可,篇幅建议控制在1页以内,最长不超过2页。

4. 投稿之后5-7个工作日内您会收到审核结果,如逾期未收到邮件通知,请您尽快联系我们。

5. 可投中文稿件,文章题目、摘要,关键词需要中英双语,正文部分为中文(可联系我们索取模板文档)。参会时口头报告必须做英文的。

△. 大会日程(供参考)

2025年7月18日 - 大会签到(发指南、期刊、参会证、餐券等相关物资)

2025年7月19日 - 特邀演讲嘉宾报告

2025年7月20日 - 作者报告

2025年7月21日 - 会后一日游(自费)

该会议征文涉及领域包括(但不限于):

应用程序其他相关主题

深度学习

强化学习

自然语言处理

数据/网络挖掘和知识发现

计算机视觉

贝叶斯学习

半监督学习

无监督学习

主动学习

迁移学习

可解释人工智能 图像

分析

语音识别

生物特征识别

模式分类

对象识别

信号处理

机器人与自动化

时间序列分析

专家系统

智能代理

模糊系统

进化计算

机器学习

神经网络

人机交互

多代理系统

其他相关主题

该betway体育为网页翻译,betway体育内容可能会有差异,一切以官网为准-会议官网:https://www.academicx.org/MLPRIS/2025/

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