会議情報

ICMLCN 2025: IEEE International Conference on Machine Learning for Communication and Networking

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ICMLCN
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投稿締切日:
2024-10-31
通知日:
2025-01-31
開催日:
2025-05-26
開催地:
Barcelona, Spain
開催回数:
2
閲覧: 12806   フォロー: 0   参加: 0

会伴インデックス (CP-I)

39.7 / 100
全 5,647 件中 第 5,082 位 · 上位 90%

人工知能・機械学習 分野 734 件中 第 647 位 ネットワーク・通信 分野 861 件中 第 782 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%)
30
コミュニティの注目度 (10%)
10
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：2 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：3 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 2026-09-02

論文募集

ICMLCN 2025 (IEEE International Conference on Machine Learning for Communication and Networking) is an academic conference held in Barcelona, Spain on 2025-05-26. The paper submission deadline is 2024-10-31. Acceptance notifications are sent on 2025-01-31.

The second IEEE International Conference on Machine Learning in Communications and Networking will be held in Barcelona, Spain. The conference brings together researchers from the disciplines of Machine Learning (ML), Communication and Networking and Signal Processing, and aims at promoting fundamental and applied research of ML for designing and analyzing communication systems and networks, for developing communication protocols to support ML services, as well as for advancing distributed ML over communication networks. The conference targets any communication and networking area, such as, but not limited to, wireless, satellite, optical, or molecular communications, Internet, and WLAN. TOPICS • ML and molecular networks • ML and optical networks • ML in Intelligent reflecting surfaces • ML and networking in smart cities • Decentralized transmission optimization for edge learning • Distributed multi-agent reinforcement learning • Edge learning in wireless networks • Experiments and testbeds • Integrated distributed optimization with edge learning • Integrated sensing and communication via ML • Network architectures and protocols for edge learning • Over-the-air computation for edge learning • Privacy and security issues with ML over networks • Trustworthiness in ML decisions • ML and networking for intelligent transportation systems • ML and networking for smart grids • ML for signal processing in communication and networking • ML for the MAC layer • ML for the physical layer • ML for the transport layer • Communication-efficient distributed ML • Distributed ML over communication networks • Federated learning and communications • Learn to transmit and receive • Resource management and network optimization • Semantic communications and ML • Wireless communication to support ML services • Wireless networking to support ML services • ML and IoT • Large language models (LLMs) for communication and networking
最終更新：Dou Sun（）

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