会議情報

PRML 2026: International Conference on Pattern Recognition and Machine Learning

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PRML
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投稿締切日:
2026-05-15 Extended
通知日:
2026-05-30
開催日:
2026-07-10
開催地:
Urumqi, China
開催回数:
7
閲覧: 19583   フォロー: 8   参加: 0

会伴インデックス (CP-I)

48.1 / 100
全 5,693 件中 第 2,070 位 · 上位 37%

コンピュータビジョン・パターン認識 分野 246 件中 第 98 位 人工知能・機械学習 分野 742 件中 第 221 位

学術的評価 (35%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
投稿の選択性 (20%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
開催回数 (20%)
56
コミュニティの注目度 (10%)
42
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 確認できる開催回数：7 · 会伴でフォローしている研究者：8 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：14 人

公開情報で不足しているもの: 過去の採択率 (+4.5) · 過去の開催回 (+3.0) · 最優秀論文の記録 (+2.3)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

信頼度 45% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.1 · 算出日 2026-10-04

論文募集

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.
最終更新：Dunn Carl （）

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