2026年机器学习与大模型国际学术会议（ICMLM 2026）于2026年3月20-22日在中国·青岛举行。ICMLM 2026旨在搭建一个多学科、多领域的交流平台，推动理论研究与工程实践的深度融合，促进大模型技术的创新发展与广泛应用。大会欢迎来自学术界、工业界及研究机构的高质量论文投稿，共同探讨机器学习与大模型领域的未来趋势与挑战，共创智能科技新时代。会议通过主旨报告、口头报告和海报展示等多个环节，为与会人员提供了解前沿动态、深化专业交流和开展合作的机会。期待学术界和产业界的专家学者踊跃投稿和参与，推动相关领域的发展与进步。
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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（ICMLM 2026）
2026年3月20-22日 | 中国·青岛
大会官网：www.icmlm.com【参会投稿】
截稿时间：见官网
提交检索类型：EI，Scopus检索
主办单位：青岛市人工智能学会
协办单位：IEEE SA大模型标委会
支持单位：中国石油大学（华东）、山东科技大学
【会议组委】
| 大会主席 | |
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张卫山 教授 中国石油大学（华东） |
刘西奎 教授 山东科技大学 |
| 程序委员会主席 | |
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陈程立诏 教授 中国石油大学（华东） |
齐连永 教授 中国石油大学（华东） |
| 出版主席 | |
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Por Lip Yee 教授 IEEE高级会员、马来亚大学 |
杨磊 研究员 郑州大学 |
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唐益明 教授 合肥工业大学 |
庞辽军 教授 西安电子科技大学 |
【主讲嘉宾】
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Por Lip Yee 教授，IEEE高级会员，马来亚大学，马来西亚 |
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Por Lip Yee 是马来西亚大学计算机科学与信息技术学院的全职教授。他是IEEE高级会员，被认为是安全和机器学习领域的专家。他的研究兴趣包括人工智能、深度学习、支持向量机（SVM）、物联网、认证、计算机视觉、区块链、密码学、隐写术和水印技术。他已在知名国际期刊上发表了超过100篇同行评审的论文，并作为首席研究员获得了超过700万马币的竞争性研究资金。李教授的影响性贡献使他获得了众多国内外奖项，他一直被公认为FCSIT最优秀的讲师之一。 除了他在研究和教学方面的卓越成就外，他还担任《公共卫生前沿》、《计算机科学前沿》和《马来西亚计算机科学杂志》的副主编，以及《应用科学》的客座编辑。他还是《CMC-计算机、材料与连续体》的编委会成员。他曾在全国和国际会议上担任项目主席、技术主席和地方主席等关键领导职务，并作为外部学术评估员参与了TARUC、MMU、HELP和APU的学术项目。迄今为止，他在国内外会议上发表了20多场主题演讲和特邀演讲。 |
| 杨磊 研究员，IEEE高级会员，郑州大学，中国 | |
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杨磊，郑州大学研究员，博士生导师，IEEE Senior Member，入选河南省高校科技创新人才、河南省科技研发联合基金-青年科学家、河南省优秀硕士学位论文指导教师，在2024年和2025年连续两年入选全球前2%顶尖科学家“年度科学影响力排行榜”榜单，长期从事机器人视觉感知与智能检测相关的科研工作，在IEEE TITS、IEEE TIM、IEEE TMRB等权威期刊上以第一/通讯作者身份发表高水平SCI期刊论文50余篇，形成ESI高被引论文2篇，获河南省教育厅优秀科技论文成果奖一等奖3项。先后主持国家自然科学基金面上项目、青年项目等国家和省部级项目6项。担任中国计算机学会智能机器人专委会委员以及中国自动化学会青年工作委员会委员。 |
| 蒋慧，IEEE SA大模型标委会 , 中国 | |
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蒋慧（Amy Jiang），IEEE SA大模型标委会主席，IEEE人工智能标委会秘书，现任上海人工智能实验室标准负责人，拥有超过 17 年标准化领域深耕经验，是人工智能领域标准化工作的核心推动者。 她曾先后任职于中国国家标准化管理委员会（SAC/TC328）、国际标准化组织（ISO/TC195）及西门子中国。积累了丰富的跨机构、跨领域标准化实践经验。多年来，她主导制定国家及国际标准 50 余项，涵盖人脸识别、移动设备增强现实、计算机视觉、CV芯片、数字人等多个前沿领域，牵头 IEEE std 2945-2023、IEEE Std 2048.101-2023 等多项关键国际标准的研发工作，担任IEEE 大模型标委员会主席、IEEE 人工智能标准委员会秘书、增强现实核心技术产业联盟（CARA）秘书长等重要职务。在 IEEE 多个工作组中担任主席，为全球人工智能及相关领域的标准化建设、技术协同与产业落地作出了重要贡献。 |
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【征稿主题】
| 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 |
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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 |
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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 |
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【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。
>>>投稿注意事项：
1. 稿件页数：EI会议的稿件排版后不得少于4页。
2.全英稿件：会议仅接受全英稿件。如需翻译服务，请将稿件投至【艾思编译】平台进行翻译。
3.排版格式：按出版社要求的模板进行排版，会议论文模板下载 → 前往“资料下载”栏目下载。
4.论文查重：推荐使用：【iThenticate论文查重】【Morressier AI检测】
5.论文提交：发表论文的作者需提交全文进行同行评审，仅做报告不发表论文，只需提交摘要。
6.注意事项：论文应具有学术或实用价值，未在国内外学术期刊或会议发表过。涉嫌抄袭的论文将不被出版。
7.投稿流程：【论文投稿】→审稿返修→录用→缴费→【注册参会】→查重、排版→上传与签署→见刊→纸质论文集邮寄→检索
【参会须知】
ICMLM 2026参会设有口头演讲/海报展示/听众三种形式，会后均可领取参会证明。具体说明如下：
1、口头演讲：申请口头报告，时间为10-15分钟左右
2、海报展示：制作A1尺寸彩色海报，线上/线下展示
3、听众参会：不投稿仅参会，可与现场嘉宾/学者进行交流互动
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