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PRML 2026: International Conference on Pattern Recognition and Machine Learning

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PRML
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Día de Entrega:
2026-05-15 Extended
Fecha de Notificación:
2026-05-30
Fecha de conferencia:
2026-07-10
Ubicación:
Urumqi, China
Ediciones:
7
Vistas: 19215   Seguidores: 8   Asistentes: 0

Índice Conference Partner (CP-I)

48,1 / 100
Puesto n.º 1.914 de 5.647 congresos · 34% superior

N.º 86 de 241 en Visión por computador y reconocimiento de patrones N.º 195 de 734 en Inteligencia artificial y aprendizaje automático

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%)
56
Atención de la comunidad (10%)
42
Integridad del registro público (15%)
35

Datos utilizados: Ediciones documentadas: 7 · Investigadores que lo siguen aquí: 8 · Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 14

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 45 %: 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 2026-09-02

Solicitud de Artículos

PRML 2026 (International Conference on Pattern Recognition and Machine Learning) is an academic conference held in Urumqi, China on 2026-07-10. The paper submission deadline is 2026-05-15 (extended). Acceptance notifications are sent on 2026-05-30.

PRML is an annual conference which aims to present the latest research and results of scholars and experts related to Pattern Recognition and Machine Learning. Topics of interest for submission include, but are not limited to: Track 1: Computer Vision and Recognition ◇ Image and Video Classification ◇ Object Detection and Tracking ◇ Semantic Segmentation ◇ Content-based Image Retrieval ◇ Facial Recognition ◇ 3D Reconstructions ◇ Action Recognition Track 2: Deep Learning and Optimization ◇ Neural Generative Models, Autoencoders, GANs ◇ Optimization and Learning Methods ◇ Representation Learning and Deep Learning ◇ Scene Analysis and Understanding ◇ Transfer Learning, Low-Shot, Semi- and Unsupervised Learning ◇ Motion and Tracking Track 3: Artificial Intelligence (AI) in Biomedical Applications ◇ AI in Biomedical Signal and Image Processing ◇ Bioinformatics for Healthcare Engineering ◇ Explainable AI, Fairness, Accountability, Privacy, Transparency and Ethics in Vision ◇ Biomedical Image Retrieval, Segmentation, Grouping and Shape using AI ◇ Applying Machine Learning-empowered Sensing to Biomedical Scenarios ◇ Distributed Computing for Big Data in Smart Healthcare using AI ◇ AI-enabled Remote Patient Monitoring using Big Data Track 4: Vision Applications and Systems ◇ Segmentation, Grouping, and Shape ◇ Vision + Language, Vision + Other Modalities ◇ Video Analysis and Understanding ◇ Vision Applications and Systems ◇ Vision for Robotics and Autonomous Vehicles ◇ Visual Reasoning and Logical Representation Track 5: Artificial Intelligence (AI) for Data Analytics ◇ Data Clustering, Classification, and Visualisation ◇ Explainable AI and Knowledge Discovery from Databases ◇ Fintech, Business Intelligence, Marketing Analytics, Risk Analytics and Decision Support ◇ Medical Diagnosis and Prognosis, Biomedical and Healthcare Analytics ◇ Predictive Maintenance, Condition Monitoring, Manufacturing Analytics ◇ Data Mining in Education, Transportation, Telecommunication, Agriculture, Energy, etc.
Última actualización por Dunn Carl el

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