학회 정보

PRML 2026: International Conference on Pattern Recognition and Machine Learning

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PRML
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투고 마감일:
2026-05-15 Extended
통보일:
2026-05-30
개최일:
2026-07-10
개최지:
Urumqi, China
개최 횟수:
7
조회: 19584   팔로우: 8   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

48.1 / 100
전체 5,693개 중 2,070위 · 상위 37%

컴퓨터 비전·패턴 인식 분야 246개 중 98위 인공지능·기계학습 분야 742개 중 221위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
56
커뮤니티 관심도 (10%)
42
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 7 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 8명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 14명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 역대 회차 (+3.0) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 45% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-04

논문 모집

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.
최종 수정: Dunn Carl ()

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