会議情報

ACMLC 2026: Asia Conference on Machine Learning and Computing

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投稿締切日:
2026-06-01 延長
通知日:
2026-07-01
開催日:
2026-07-10
開催地:
Beijing, China
開催回数:
8
閲覧: 3734   フォロー: 1   参加: 1
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ACMLC
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会伴インデックス (CP-I)

47.3 / 100
全 5,693 件中 第 2,239 位 · 上位 40%

人工知能・機械学習 分野 742 件中 第 243 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%)
59
コミュニティの注目度 (10%)
27
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：8 · 会伴でフォローしている研究者：1 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：14 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 2026-10-05

論文募集

ACMLC 2026 (Asia Conference on Machine Learning and Computing) is an academic conference held in Beijing, China on 2026-07-10. The paper submission deadline is 2026-06-01 (extended). Acceptance notifications are sent on 2026-07-01.

Authors are invited to submit full papers describing original research work in areas including, but not limited to: (Note: Since this is a computer-related conference, please submit papers that are computer-oriented.) TRACK 1: Large Language Model Agents Theory and Applications Multimodal LLM Agents: Vision-language-audio integrated agent systems Agent Planning and Reasoning: Task decomposition, path planning, and logical reasoning with large models Tool Use and API Integration: External tool invocation and system integration capabilities for agents Multi-Agent Collaboration: Large model-driven multi-agent coordination and cooperation mechanisms Agent Safety and Alignment: Safety assurance and value alignment for trustworthy AI agents Domain-Specific Agents: Specialized agents for vertical domains such as healthcare, finance, and education Agent Evaluation and Benchmarking: Capability assessment frameworks and standardized testing for intelligent agents Agent Memory and Learning: Long-term memory systems and continual learning for persistent agents Human-Agent Interaction: Natural language interfaces and interaction design for AI agents Agent Architecture and Infrastructure: Scalable frameworks and platforms for deploying LLM agents TRACK 2: Social Computing and Human-AI Collaboration Computational Social Science: Simulation, prediction, and modeling of social phenomena and communities Human-AI Collaboration Patterns: Workflow design for AI agent and human cooperation Social Network Dynamics: Behavioral pattern mining and analysis in large-scale social networks Collective Intelligence: Group decision-making, crowdsourcing, and distributed problem-solving systems Agent-Driven Social Modeling: Using AI agents for social behavior analysis and human preference learning Social Media and Cultural Computing: Content analysis, sentiment analysis, cross-cultural AI systems, and bias mitigation AI Ethics and Social Impact: Research on AI systems' effects on social structures, relationships, and equity Explainable and Socially-Aware AI: Interpretable AI systems that understand and adapt to social contexts Digital Governance and Policy: AI applications in public administration, policy-making, and social governance Social Robotics and Interaction: Human-robot interaction in social and collaborative contexts Digital Humanities: AI applications in humanities research and cultural heritage preservation
最終更新：Dunn Carl （）

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