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CVDL 2024: International Conference on Computer Vision and Deep Learning

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CVDL
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Día de Entrega:
2023-12-10
Fecha de Notificación:
Fecha de conferencia:
2024-01-20
Ubicación:
Changsha, China
Vistas: 8954   Seguidores: 1   Asistentes: 1

Índice Conference Partner (CP-I)

42,7 / 100
Puesto n.º 3.827 de 5.682 congresos · 68% superior

N.º 195 de 244 en Visión por computador y reconocimiento de patrones N.º 488 de 739 en Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Evidencia limitada: este congreso no figura en CCF / ICORE / QUALIS y no consta su tasa de aceptación, así que la mayor parte de la puntuación recae en la línea base neutra.
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%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50
Atención de la comunidad (10%)
15
Integridad del registro público (15%)
25

Datos utilizados: Investigadores que lo siguen aquí: 1 · Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 2

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 25 %: 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 1.1 · Calculado el 2026-09-19

Solicitud de Artículos

CVDL 2024 (International Conference on Computer Vision and Deep Learning) is an academic conference held in Changsha, China on 2024-01-20. The paper submission deadline is 2023-12-10.

You are kindly encouraged to contribute to and help shape the conference through submissions of your research abstracts and papers to CVDL 2024 conference. Topics of interest for submission include: Track 1: Computer Vision Big data and computer vision Biomedical image analysis Image and video coding Image and video retrieval Remote sensing image Computational photography Optimization and method of study Sensor and display Data collection and performance analysis Computer vision of deep learning Document image analysis Character identification Analysis, behavior identity Visual models Video analysis Multimodal information processing Visual and language Motion and tracking 3D reconstruction Human-computer interaction Track 2: Deep Learning Machine Learning Unsupervised Feature Learning Deep Reinforcement Learning Convolutional Neural Networks (CNN) Deep Hierarchical Networks (DHN) Recurrent Neural Network (RNN) Neuro-Fuzzy Algorithms Autoencoders Graph Representation Learning Clustering, Classification and Regression Evolutionary Methods Image Processing Autonomic Computing User Modeling Information Retrieval and Reuse Question-Answering Language Translation Cognitive Architectures Recommender Systems
Última actualización por Dou Sun el

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