학회 정보

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

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투고 마감일:
2024-10-31
통보일:
2025-01-31
개최일:
2025-05-26
개최지:
Barcelona, Spain
개최 횟수:
2
조회: 12804   팔로우: 0   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

39.7 / 100
전체 5,647개 중 5,082위 · 상위 90%

인공지능·기계학습 분야 734개 중 647위 네트워크·통신 분야 861개 중 782위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
30
커뮤니티 관심도 (10%)
10
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 2 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 3명

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 2026-09-02

논문 모집

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
최종 수정: Dou Sun ()

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