IEEE官方会议征稿-24年第七届机器学习和自然语言处理国际会议

轻松参会 · 公众号 · · 2024-06-26 15:50

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会议简介

MLNLP 2024已进入IEEE官方会议列表: https://conferences.ieee.org/conferences_events/conferences/conferencedetails/63328

2024 年第七届机器学习和自然语言处理国际会议将于2024年10月18-20 日在中国成都举行。 该会议由成都大学计算机学院承办，IEEE，IEEE成都分部，以及国际计算机应用技术学会共同赞助。

在即将举行的该次会议上，我们邀请到学术领域的知名教授将与参会者分享在机器学习和自然语言处理领域的最新创新和研究成果。会议将主要以知名专家的主题演讲和作者的同行评审的论文报告为特色。此外，还将为参会者安排社交活动或学术访问，以促进该领域研究人员之间的交流、讨论与合作。

出版与检索

★ 被录用的文章将被收录在 MLNLP 2024 会议论文集里，由 IEEE 出版社出版，出版后所有文章都将进入 IEEE Xplore 数据库，并提交 EI 核心， Scopus 及 CPCI (ISTP) 检索。

★ MLNLP 2023 被接收的文章已成功出版在 ACM (ISBN:979-8-4007-0924-1) ，即将被 EI 核心和 Scopus 检索！

★ MLNLP 2022 被接收的文章已成功出版在 ACM (ISBN:978-1-4503-9793-3) ，并于 出版后 1 个月 内全部 100% 被 EI 核心和 Scopus 检索！

投稿方式

线上投稿系统： https://cmt3.research.microsoft.com/MLNLP2024
投稿邮箱： [email protected]
投稿指南： http://www.mlnlp2024.net/Submission.html
投稿截止日期：2024年9月10号

大会主讲嘉宾

Keynote Speaker I

陈名华教授 , 香港城市大学，香港 (IEEE Fellow / ACM Distinguished Scientist)

陈教授于 2007 年获得加州大学伯克利分校 Eli Jury 奖（颁发给在系统、通信、控制或信号处理领域取得杰出成就的研究生或新校友），并于 2013 年获得香港中文大学青年研究员奖。他还获得了多个最佳论文奖，包括 2009 年 IEEE ICME 最佳论文奖、 2009 年 IEEE Transactions on Multimedia Prize Paper Award 、 2012 年 ACM Multimedia 最佳论文奖、 2021 年 IEEE INFOCOM 最佳海报奖和 2023 年 ACM e-Energy 最佳论文奖。

Keynote Speaker II

张晓明教授，香港浸会大学，香港 (IEEE Fellow / AAAS Fellow, IET Fellow, AAIA Fellow)

张教授现任香港浸会大学计算机科学系讲座教授（人工智能）、研究及持续教育学院院长、计算及理论研究所副所长。他于 2000 年获得香港中文大学计算机科学与工程系博士学位，并于 2001 年加入浸会大学计算机科学系。他是 IEEE Fellow 、 AAAS Fellow 、 IET Fellow 、 AAIA Fellow 和 British Computer Society (BCS) Fellow 。

Keynote Speaker III

Maxim Bakaev 副教授 , 新西伯利亚州立技术大学，俄罗斯

Maxim Bakaev 于 2012 年获得软件工程博士学位。他目前是俄罗斯新西伯利亚国立技术大学（ Novosibirsk State Technical University ）数据采集与处理系统系副教授兼系主任。此前，他曾在韩国庆星大学获得数字设计硕士学位。他的研究兴趣包括人机交互、机器学习、数据质量、网络用户界面、用户行为模型等。他在 ISMAR (A*) 会议上组织了通用增强交互 (UNAI) 研讨会。他曾担任多个国际会议的委员会成员，特别是 ICMSC 2018 和 ICWE 2019 的 PC 联合主席。

Keynote Speaker IV

严善楷副教授，海南大学，中国

严善楷在香港城市大学（ QS 世界大学 50 岁以下排名第 4 位，泰晤士报大学 50 岁以下排名第 5 位）计算机科学系获得博士学位，他获得美国国立卫生研究院（ NIH ）奖学金，并在美国国立卫生研究院（ NCBI/NLM/NIH ）卢志勇的 BioNLP 实验室担任博士后研究员。现为海南大学计算机科学与技术学院副教授。。

征稿主题

机器学习

深度强化学习

网络切片优化的机器学习

5G 系统的机器学习

用于用户行为预测的机器学习

新的创新机器学习方法

机器学习方法的优化

机器学习算法性能分析

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