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AICM 2026: International Conference on Artificial Intelligence and Computational Modeling

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AICM
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Día de Entrega:
2026-07-30
Fecha de Notificación:
2026-08-30
Fecha de conferencia:
2026-11-27
Ubicación:
Hangzhou, China
Vistas: 1193   Seguidores: 0   Asistentes: 0

Índice Conference Partner (CP-I)

44,7 / 100
Puesto n.º 2.921 de 5.682 congresos · 52% superior

N.º 326 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%)
20
Integridad del registro público (15%)
35

Datos utilizados: Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 13

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

AICM 2026 (International Conference on Artificial Intelligence and Computational Modeling) is an academic conference held in Hangzhou, China on 2026-11-27. The paper submission deadline is 2026-07-30. Acceptance notifications are sent on 2026-08-30.

AI & Computational Modeling Statistical & Computational Learning Optimization for Large-Scale Models Causal Inference & Representation Learning Neural Network Dynamics Uncertainty Quantification & Probabilistic Modeling Distributed & Federated Learning Low-Data & Self-Supervised Learning Non-Transformer Architectures World Models & Physical Consistency Computational Complexity of AI Models Trustworthy AI & Robustness Guarantees Advanced AI Models & Computational Paradigms Large Model Pre-training & Efficient Tuning Generative AI & Multimodal Modeling Graph Neural Networks & Geometric Learning Model Lightweighting MoE & Dynamic Inference Systems Brain-Inspired Computing & Neuromorphic AI for Computing & Numerical Simulation Digital Twins & Real-Time Simulation Modeling Agentic AI & Autonomous Decision-Making Edge-Cloud Collaborative AI Computing Quantum Machine Learning Models Trustworthy, Secure & Sustainable AI Explainable AI & Interpretability Adversarial Robustness & Attack-Defense Privacy-Preserving AI Model Fairness & Bias Mitigation AI Safety Alignment & Value Learning Green AI & Low-Carbon Computing Lifelong Learning & Anti-Forgetting Model Watermarking & IP Protection AI Reliability Assessment in Critical Scenarios AI Resilience Modeling in Open Environments AI & Computational Modeling Applications Smart Healthcare & Precision Medicine Autonomous Systems & Robotic Vision NLP & Speech-Language Modeling Intelligent Manufacturing & Industry 4.0 Intelligent Transportation & Autonomous Driving Smart City & Urban Computing Climate & Environmental Sustainability Smart Energy & Grid Optimization Computational Finance & Risk Prediction AI for Aerospace Engineering Simulation Cybersecurity & Threat Intelligence Smart Agriculture
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