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CCPCDL 2026: International conference on Cloud Computing, Performance Computing and Deep Learning

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Día de Entrega:
2026-09-18 Cerrado
Fecha de Notificación:
2026-09-20
Fecha de conferencia:
2026-09-28
Ubicación:
Nantong, China
Ediciones:
5
Vistas: 14102   Seguidores: 9   Asistentes: 3
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CCPCDL
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Índice Conference Partner (CP-I)

46,6 / 100
Puesto n.º 2.485 de 5.759 congresos · 44% superior

N.º 206 de 341 en Sistemas y arquitectura N.º 271 de 751 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%)
48
Atención de la comunidad (10%)
43
Integridad del registro público (15%)
35

Datos utilizados: Ediciones documentadas: 5 · Investigadores que lo siguen aquí: 9 · 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 1.2 · Calculado el 2026-10-22

Solicitud de Artículos

CCPCDL 2026 (International conference on Cloud Computing, Performance Computing and Deep Learning) is an academic conference held in Nantong, China on 2026-09-28. The paper submission deadline is 2026-09-18. Acceptance notifications are sent on 2026-09-20.

To address the dynamic evolution of computer science and the rapidly advancing frontier technologies in the field, 2026 5th International Conference on Cloud Computing, Performance Computing and Deep Learning will be held on September 28-30, 2026, in Nantong, China. Under the theme "Bringing Together Global Wisdom in Scientific Innovation to Promote High-Quality Development," CCPCDL 2026 will focus on cutting-edge research areas such as cloud computing, high-performance computing, and deep learning. The conference aims to propel the advancement of computer science, broaden international academic exchanges in science and technology, establish a platform for sharing academic resources, and foster scientific innovation globally. Furthermore, it strives to enhance academic collaboration between China and the international community, encourage the exchange of information on research frontiers across diverse fields, connect the most advanced academic resources from China and abroad, translate research outcomes into industrial solutions, and gather talents, technologies, and capital to fuel development. ---CFP--- The topics of interest for submission include, but are not limited to: ◕ Track 1: Cloud Computing & Distributed Systems · Cloud Architecture and Infrastructure · Distributed Systems · Edge and Fog Computing · Cloud-Native Technologies · Microservices and Containerization · Resource Management and Scheduling · Serverless Computing · Cloud Storage and Data Management · Virtualization Technologies · Service-Oriented Computing ◕ High Performance Computing & System Optimization · Parallel and Distributed Computing · GPU and Accelerator Computing · Performance Modeling and Evaluation · Scalable Algorithms · High-Speed Interconnects and Networks · Load Balancing Techniques · Energy-Efficient Computing · System Optimization and Tuning · HPC Applications · Benchmarking and Profiling ◕ Deep Learning & Artificial Intelligence · Deep Learning Architectures · Machine Learning Algorithms · Computer Vision · Natural Language Processing · Reinforcement Learning · Generative Models · AI for Data Analytics · Explainable AI · Federated Learning · AI Applications ---Publication--- All papers submitted to CCPCDL 2026 will be reviewed by two or three expert reviewers from the conference committees. After a careful reviewing process, all accepted papers will be published in IEEE and submitted to IEEE Xplore, EI Compendex, Scopus for indexing.
Última actualización por Dou Sun el

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AA*89,4ICLRInternational Conference on Learning Representations2026-09-182027-04-26
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