2026年人工智能与数据挖掘国际学术会议(AIDM 2026)将于2026年5月22-24日在中国·成都·成都信息工程大学(航空港校区)校内举行。大会主要围绕“人工智能与数据挖掘”的最新研究展开,旨在荟聚世界各地该领域的专家、学者、研究人员及相关从业人员,分享研究成果,探索热点问题,交流新的经验和技术。
在过去的十几年里,人工智能技术(包括深度学习、强化学习、自然语言处理等)与数据挖掘方法(如大数据分析、模式识别、预测建模等)经历了一系列突破性发展,显著推动了各行各业的数字化转型和智能化升级。通过应用这些技术,不仅实现了智能工厂高效生产,更在医疗诊断、智慧城市等关键领域展现出解决复杂问题的强大能力。当前,实时数据分析、多源异构数据集成、隐私保护与伦理规范等已成为推动技术深化应用的核心议题。
AIDM 2026 征集原创和以前未发表的论文,探讨人工智能、数据挖掘等方面的研究挑战和进展。欢迎相关领域专家学者踊跃投稿和参会交流,与来自世界各地的科学家和学者分享宝贵的经验,共同推动人工智能与数据挖掘技术的创新发展和社会价值实现。
多主题征稿 | EI稳定检索 | 成都信息工程大学 主办
2026年人工智能与数据挖掘国际学术会议(AIDM 2026)
2026 International Conference on Artificial Intelligence and Data Mining
2026年5月22-24日,中国-成都-成都信息工程大学(航空港校区)
截稿时间:见官网
收录检索:IEEE Xplore,EI Compendex,Scopus
主办单位:成都信息工程大学
论文出版:

所有投稿至AIDM 2026会议的所有投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿,经过严格的审稿之后,最终所有录用的论文将由IEEE Conference Publishing Services (CPS)出版,出版后将提交IEEE Xplore收录,EI Compendex和Scopus检索。
主讲嘉宾:
赵海全 教授 IEEE Senior Member,西南交通大学 |
赵海全,工学博士,教授,IEEE和中国电子学会高级会员,爱思唯尔高被引学者、(ScholarGPS)全球前0.05%顶尖学者、(Stanford)全球前2%顶尖科学家、四川省学术和技术带头人,四川省有突出贡献的优秀专家,四川省杰出青年基金获得者、四川省科协海智计划特 聘专家、四川省青年科技创新团队核心成员及首批西南交通大学创新工作室负责人,获中国自动化学会自然科学一等奖、教育部科技进步二等奖、中国铁道科技进步奖等省部级奖励6项,以及唐立新优秀学者奖。 担任IEEE TASLP、IEEE TSMCA、IEEE SPL、Signal Processing等多个国际SCI期刊与《信号处理》的编委。主要研究方向:信号处理、模式识别与人工智能。 |
赵章志 副教授,电子科技大学 |
赵章志,电子科技大学体育部副主任,电子科技大学国家科技体育研究院专家组成员,智能感知融合与安全移动支付集成微系统联合实验室专委会主任,运动医学四川省重点实验室副主任,国家级课题评审专家。长期从事人机智能与健康工程技术、人体效能增强技术等方面的体医工交叉研究。 |
| 持续邀请中.... | |
会议组委:
| 大会主席 | |||
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Grigorios N. Beligiannis 教授 帕特雷大学 |
唐小虎 教授 IEEE Fellow、长江学者、西南交通大学 |
Yousef Farhaoui 教授 穆莱·伊斯梅尔大学 |
Yilun Shang 副教授 诺森比亚大学 |
| 大会联合主席 | 财务主席 | ||
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张仕斌 教授 成都信息工程大学 |
黄源源 副教授 成都信息工程大学 |
Carlos Becker Westphall 教授,圣卡塔琳娜联邦大学 |
刘妍君 助理教授 成都信息工程大学 |
| 技术程序委员会主席 | 技术程序委员会联合主席 | ||
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José Alfredo F. Costa 教授 巴西联邦大学 北里奥格兰德州分校 |
Chow Chee Onn 副教授 马来亚大学 |
Yew Kee WONG 教授
香港珠海学院 |
范佳 副教授
成都信息工程大学 |
| 出版主席 | 宣传委员会主席 | ||
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Dalin Zhang 副教授 奥尔堡大学 |
杨浩淼 教授 电子科技大学 |
Ramesh Kumar Ayyasamy 副教授,拉曼大学 |
张维莎 副教授 电子科技大学 |
| 组织委员会主席 | 地方委员会主席 | ||
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黄源源 副教授 成都信息工程大学 |
杜岚 副教授 莫纳什大学 |
苟建平 教授 西南大学 |
杨浩淼 教授 电子科技大学 |
更多嘉宾信息可在官网查看
征稿主题:
研究领域包括但不限于以下主题:
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人工智能: 机器学习 深度学习 强化学习 迁移学习 联邦学习 生成式人工智能 可解释人工智能 多智能体系统 边缘智能 人机智能交互 大型语言模型 自监督学习 图神经网络 持续学习 智能优化算法 |
数据挖掘: 大数据分析 知识发现 模式识别 图挖掘 时间序列分析 异常检测 因果推理 数据可视化 隐私保护挖掘 自动化特征工程 知识图谱 因果发现 数据流挖掘
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智能与安全计算: 智能计算 网络安全 无线通信安全 网络威胁检测 安全数据分析 区块链安全 隐私保护学习 可信人工智能 数据完整性保护 安全云计算 联邦学习 鲁棒可信人工智能
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参会方式
一篇录用缴费的文章允许一名作者免费参会
1、口头汇报:出席参会并作10-15分钟的全英PPT演讲;
2、海报展示:出席参会,自制电子版海报提交至会议邮箱;
3、仅参会:非投稿作者,听众参会。
注:口头报告和海报展示是学术会议的重要组成部分,有助于促进学术交流、分享研究成果,并满足学术论文发表的条件,每篇文章(投稿文章已录用)请派一位作者出席会议并口头报告/海报展示,以确保会后顺利出版。





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