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UAI 2026: Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence

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UAI
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投稿締切日:
2026-02-25
通知日:
2026-06-01
開催日:
2026-08-17
開催地:
Amsterdam, the Netherlands
開催回数:
42
CCF: B   ICORE: A   QUALIS: A1   閲覧: 287595   フォロー: 159   参加: 17

会伴インデックス (CP-I)

89.8 / 100
全 5,682 件中 第 67 位 · 上位 2%

人工知能・機械学習 分野 739 件中 第 7 位

学術的評価 (35%)
100
投稿の選択性 (20%)
79
開催回数 (20%)
100
コミュニティの注目度 (10%)
71
公開情報の充実度 (15%)
80

使用した入力: 収録ランク：CCF B, ICORE A, QUALIS A1 · 採択率：29.5%（記録のある 5 回の平均） · 確認できる開催回数：42 · 会伴でフォローしている研究者：159 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：17 人

公開情報で不足しているもの: 過去の開催回 (+3.0)
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 100% — 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 2026-09-16

論文募集

UAI 2026 (Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence) is a CCF B / ICORE A / QUALIS A1 conference held in Amsterdam, the Netherlands on 2026-08-17. The paper submission deadline is 2026-02-25. Acceptance notifications are sent on 2026-06-01.

Subject Areas Below you find a non-exhaustive list of relevant topics for your reference. Algorithms Approximate Inference Bayesian Methods Belief Propagation Exact Inference Kernel Methods Missing Data Handling Monte Carlo Methods Optimization - Combinatorial Optimization - Convex Optimization - Discrete Optimization - Non-Convex Probabilistic Programming Randomized Algorithms Spectral Methods Variational Methods Applications Cognitive Science Computational Biology Computer Vision Crowdsourcing Earth System Science Education Forensic Science Healthcare Natural Language Processing Neuroscience Planning and Control Privacy and Security Robotics Social Good Sustainability and Climate Science Text and Web Data Learning Active Learning Adversarial Learning Causal Learning Classification Clustering Compressed Sensing and Dictionary Learning Deep Learning Density Estimation Dimensionality Reduction Ensemble Learning Feature Selection Hashing and Encoding Multitask and Transfer Learning Online and Anytime Learning Policy Optimization and Policy Learning Ranking Reinforcement Learning and Bandits Relational Learning Representation Learning Semi-Supervised Learning Structure Learning Structured Prediction Unsupervised Learning Models Foundation Models Generative Models Graphical Models Models for Relational Data Neural Networks Probabilistic Circuits Regression Models Spatial, Temporal and Spatio-Temporal Models Topic Models and Latent Variable Models Principles Causality Computational and Statistical Trade-Offs Explainability Fairness Privacy Reliability Robustness (Structured) Sparsity Representation Constraints Dempster-Shafer (Description) Logics Imprecise Probabilities Influence Diagrams Knowledge Representation Languages Theory Computational Complexity Control Theory Decision Theory Game Theory Information Theory Learning Theory Probability Theory Statistical Theory
最終更新：Dou Sun（）

採択率

平均採択率: 30.3% 23 年間 (1999–2025).

年投稿数採択数採択率(%)
202575023030.7%
202474420026.9%
202377824331.2%
202271223032.3%
202177720526.4%
202051514227.6%
201945011826.2%
201833710430.9%
20172828730.9%
20162758530.9%
20152919934%
20142929432.2%
20112859633.7%
20102608833.8%
20092437631.3%
20082567228.1%
20062136831.9%
20052438635.4%
20042532610.3%
20032292510.9%
20021926634.4%
2000843035.7%
19991507751.3%

ベストペーパー

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