Información de la conferencia

ICDMML 2019: International Conference on Data Mining and Machine Learning

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Día de Entrega:
2018-12-30
Fecha de Notificación:
2019-01-15
Fecha de conferencia:
2019-04-29
Ubicación:
Hong Kong, China
Vistas: 23052   Seguidores: 14   Asistentes: 1
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ICDMML
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Índice Conference Partner (CP-I)

44,9 / 100
Puesto n.º 2.924 de 5.695 congresos · 52% superior

N.º 174 de 336 en Minería de datos y bases de datos N.º 325 de 741 en Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Evidencia limitada: este congreso no figura en CCF / ICORE / QUALIS y no consta su tasa de aceptación, así que la mayor parte de la puntuación recae en la línea base neutra.
Reconocimiento académico (35%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Selectividad en la revisión (20%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Ediciones celebradas (20%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Atención de la comunidad (10%)
37
Integridad del registro público (15%)
25

Datos utilizados: Investigadores que lo siguen aquí: 14 · Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 3

Falta en el registro público: Tasas de aceptación históricas (+4,5) · Ediciones anteriores (+3,0) · Premios al mejor artículo (+2,3)
Los organizadores pueden añadirlo desde esta página tras reclamar el congreso; las puntuaciones se recalculan cada noche. Cómo subir esta puntuación

Confianza 25 %: la parte de la puntuación respaldada por datos observados y no por la línea base neutra. Cómo se calcula esta puntuación · Ver la clasificación · Versión del algoritmo 1.1 · Calculado el 2026-10-11

Solicitud de Artículos

ICDMML 2019 (International Conference on Data Mining and Machine Learning) is an academic conference held in Hong Kong, China on 2019-04-29. The paper submission deadline is 2018-12-30. Acceptance notifications are sent on 2019-01-15.

Artificial Intelligence including the following topics but not limited to Artificial Intelligence Biometric Identification Biocomputing and Bioinformatics Computational Intelligence Cognitive Processing Computer Vision Deep learining Document Recognition and Understanding Humanoid Robot Intelligent Information Processing Intelligent Modeling and Control Theory Intelligent Vehicle Intelligent Video Surveillance Machine Learning Mass Information Processing Multimedia Information Processing Nature Language Processing Nonlinear System Pattern Recognition Quantum Computation and Quantum Information Space Robot Speech and Character Recognition Signal Processing Unmanned Aircraft Word Recognition Data Mining including the following topics but not limited to Abnormality and data detection Algorithms for new, structured, data types, such as arising in chemistry, biology, environment, and other scientific domains Big data analytic and High performance implementations of data mining algorithms Developing a unifying theory of data mining Distributed data mining and mining multi-agent data Mining high speed data streams Mining in networked settings: web, social and computer networks, and online communities Mining sequences and sequential data Mining sensor data Mining spatial and temporal datasets Mining textual and unstructured datasets Novel data mining algorithms in traditional areas (such as classification, regression, clustering, probabilistic modeling, and association analysis) Machine Learning including the following topics but not limited to Active learning Computational learning theory Distance measurement learning Deep learning Incremental learning and online learning Integrated learning Limit learning Machine learning new theory Manifold learning Multi - task learning Multi - sign learning Reinforcement learning Manifold learning Semi-supervised learning
Última actualización por Dou Sun el

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