第三届大数据、神经网络与深度学习研讨会（BDNNDL 2026）将于2026年9月11日至13日在中国·新疆举行。本次会议旨在为大数据、神经网络与深度学习领域的研究人员、学者以及行业专家提供一个卓越和前沿技术，了解学术发展趋势，拓宽研究思路，促进学术成果产业化合作的平台，促进思想碰撞与合作创新。大会诚邀国内外高校、科研机构专家、学者，企业界人士及其他相关人员参会、赐稿！
计算机，大数据与深度学习相关主题都可投递，录用率高！
ACM 出版！EI检索稳定！月新疆！往届会后3个月检索！
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第三届大数据、神经网络与深度学习研讨会（BDNNDL 2026）
2026 3rd Symposium on Big Data, Neural Networks, and Deep Learning （BDNNDL 2026)
2026年9月11-13日，中国·新疆昌吉
会议官网：www.bdnndl.org【查看详情】
截稿时间：以官网信息为准（早投稿、早审核、早录用）
出版物：ACM ICPS
提交检索：EI Compendex，Scopus
【组织单位】
主办单位：昌吉学院
承办单位： 昌吉学院信息工程学院、新疆大学
协办单位： 石河子大学、新疆农业职业技术大学、喀什大学计算机科学与技术学院、IEEE 北京分会计算智能协会山东分会、中国石油大学(华东）跨媒体大数据联合实验室
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2025年检索信息——会后4个月实现EI检索 |
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EI Compendex |
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2024检索信息——会后3个月实现EI检索 2024年大数据、神经网络与深度学习研讨会（BDNNDL 2024）稿件合并至主会ICFTIC 2024 |
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Cover |
EI Compendex |
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【主讲嘉宾】
钱育蓉，教授 新疆大学，中国 |
钱育蓉，博士，现任新疆大学软件学院院长、教授，中国计算机学会会员。她于1998年至2002年在新疆大学信息科学与工程学院完成本科，获工学学士；2002年至2005年继续攻读硕士，获工学硕士；2007年至2010年在南京大学生命科学学院获理学博士学位。自2010年起，她在新疆大学软件学院任教，长期从事遥感图像处理、人工智能、云计算等方向的研究。主持多项国家自然科学基金及省部级科研项目，涵盖高光谱遥感数据处理、绿色计算、内存计算等领域。2022年，其牵头的“面向信创产业的边疆各族数据库人才培养模式研究虚拟教研室”入选教育部第二批虚拟教研室建设试点。 |
高攀，教授 石河子大学，中国 |
高攀，博士，教授，博士生导师，现任石河子大学信息科学与技术学院副院长。国家级课程思政教学名师、宝钢优秀教师、兵团中青年科技领军人才。长期扎根边疆，聚焦智慧农业、人工智能与数据安全等领域，主持国家自然科学基金等多项国家级、省部级科研项目，获兵团科技进步一等奖。他主讲国家级一流本科课程《程序设计基础》，荣获全国高校教师教学创新大赛二等奖，是一位教学与科研双优的学者。
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【大会组委】
| 大会主席 | |
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Chenguang (Charlie) Yang，教授 IEEE Fellow 香港理工大学，中国 |
孙杰，教授 信息工程学院党委副书记、院长 昌吉学院，中国 |
| 大会共同主席 | |
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钱育蓉，教授 计算机科学与技术学院（网络空间安全学院）党委书记 新疆大学，中国 |
José Manuel Molina López，教授 马德里卡洛斯三世大学, 西班牙
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| 程序委员会主席 | ||
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Vishnu Pendyala, 教授 ACM Senior Member 圣何塞州立大学，美国 |
王新珩，教授 IET Fellow/IEEE Senior Member 西交利物浦大学，中国 |
高攀，教授 信息科学与技术学院（网络空间安全学院）院长、石河子大学，中国 |
| 程序委员会共同主席 | ||
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杨功元，教授 信息技术学院院长 新疆农业职业技术大学，中国 |
张培颖，教授 中国石油大学(华东)，中国
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| 出版主席 | |
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Michele Melchiori, 教授 意大利布雷西亚大学, 意大利 |
José Alfredo F. Costa, 教授 巴西北里奥格兰德联邦大学, 巴西 |
| 组织委员会主席 | |||
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王健，教授 中国石油大学(华东)跨媒体大数据联合实验室、IEEE 北京分会计算智能协会山东分会，中国 |
仇岗，教授 昌吉学院，中国 |
任鹏，教授 中国石油大学(华东)，中国 |
李芳，教授 昌吉学院，中国 |
| 地方委员会主席 | ||
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黄浩，教授 新疆大学，中国 |
李志刚，教授 石河子大学，中国 |
袁玲，教授 计算机科学与技术学院院长、喀什大学，中国 |
| 宣传主席 | ||
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宋伟，教授 信息科学与技术学院副院长 石河子大学，中国 |
王博，高级工程师 软件学院副院长 新疆大学，中国 |
孟小艳，副教授 计算机与信息工程学院副院长 新疆农业大学，中国 |
【征稿主题】
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大数据分析及智能计算 |
神经网络与智能计算 |
深度学习与智能算法 |
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大数据处理与分析 数据挖掘技术 数据可视化 数据驱动决策 分布式计算与存储 云计算与大数据平台 高性能计算 数据管理与优化 实时数据分析 智能数据系统 |
人工神经网络 深度神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 图神经网络 强化学习 模型优化与训练 智能优化算法 神经计算方法 生物启发计算 |
深度学习方法 表示学习 迁移学习 联邦学习 生成式人工智能 多模态学习 智能预测与分类 特征学习与提取 模型压缩与加速 自监督学习 |
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计算机视觉与模式识别 |
智能系统与行业应用 |
数据安全与可信智能 |
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图像处理与分析 目标检测与识别 图像分类 视频分析 模式识别技术 人脸识别与身份认证 医学图像分析 智能感知系统 三维视觉与重建 多媒体信息处理 |
智能制造 智慧医疗 智慧交通 智慧城市 金融智能分析 工业智能系统 智能推荐系统 智能监测与预测 物联网与智能应用 数字化转型技术 |
数据安全与隐私保护 网络安全 智能系统安全 可信人工智能 数据治理 可解释人工智能 区块链与数据可信 鲁棒学习与对抗技术 隐私计算 智能风险评估 |
【会议出版】
所有投稿至BDNNDL 2026的稿件都必须经过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ACM International Conference Proceedings Series 出版，并由出版社提交至 EI 和 SCOPUS 数据库检索。
【参会方式】
1、作者参会：一篇录用文章允许一名作者免费参会；
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15分钟；
4、海报展示：申请海报展示，A1尺寸，彩色打印；
5、听众参会：不投稿仅参会，也可申请演讲及展示。
无门槛 | 免费领取
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