征稿主题

人工智能

包括以下主题,但不限于此

  • 人工智能
  • 生物特征识别
  • 生物计算与生物信息学
  • 计算智能
  • 认知加工
  • 计算机视觉
  • 深度学习
  • 文件识别与理解
  • 仿人机器人
  • 智能信息处理
  • 智能建模与控制理论
  • 智能车辆
  • 智能视频监控
  • 机器学习
  • 海量信息处理
  • 多媒体信息处理
  • 自然语言处理
  • 非线性系统
  • 模式识别
  • 量子计算与量子信息
  • 空间机器人
  • 语音和字符识别
  • 信号处理
  • 无人驾驶飞机
  • 单词识别
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数据挖掘

包括以下主题,但不限于此

  • 异常与数据检测
  • 新的、结构化的、数据类型的算法,如在化学、生物学、环境和其他科学领域中出现的算法
  • 数据挖掘算法的大数据分析与高性能实现
  • 数据挖掘统一理论的发展
  • 分布式数据挖掘与多Agent数据挖掘
  • 高速数据流挖掘
  • 网络环境下的挖掘:Web、社交和计算机网络和在线社区
  • 挖掘序列与序列数据
  • 传感器数据挖掘
  • 时空数据集挖掘
  • 挖掘文本和非结构化数据集
  • 传统领域中的新型数据挖掘算法(如分类、回归、聚类、概率建模和关联分析)
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机器学习

包括以下主题,但不限于此

  • 主动学习
  • 计算学习理论
  • 距离测量学习
  • 深度学习
  • 增量学习与在线学习
  • 综合学习
  • 极限学习
  • 机器学习新理论
  • 流形学习
  • 多任务学习
  • 多符号学习
  • 强化学习
  • 流形学习半监督学习
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数据挖掘与机器学习国际学术会议