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UAI 2026: Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence

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투고 마감일:
2026-02-25 마감됨
통보일:
2026-06-01
개최일:
2026-08-17
개최지:
Amsterdam, the Netherlands
개최 횟수:
42
CCF: B   ICORE: A   QUALIS: A1   조회: 288932   팔로우: 159   참가: 17
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UAI
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회반 지수 (CP-I)

89.8 / 100
전체 5,705개 중 74위 · 상위 2%

인공지능·기계학습 분야 742개 중 7위

학술적 인정 (35%)
100
투고 선별성 (20%)
79
개최 횟수 (20%)
100
커뮤니티 관심도 (10%)
71
공개 자료 충실도 (15%)
80

사용한 입력: 수록 등급: CCF B, ICORE A, QUALIS A1 · 게재율: 29.5%(기록이 있는 5개 회차의 평균) · 확인되는 개최 횟수: 42 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 159명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 17명

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

신뢰도 100% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.2 · 산출일 2026-10-16

논문 모집

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
최종 수정: Dou Sun ()

게재율

평균 게재율: 30.3% 23년간 (1999–2025).

연도투고 수게재 수게재율(%)
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%

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