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MDS 2026: SIAM Conference on Mathematics of Data Science

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MDS
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Día de Entrega:
2026-05-18
Fecha de Notificación:
Fecha de conferencia:
2026-11-16
Ubicación:
Salt Lake City, Utah, USA
Vistas: 1404   Seguidores: 0   Asistentes: 0

Índice Conference Partner (CP-I)

43,6 / 100
Puesto n.º 3.447 de 5.687 congresos · 61% superior

N.º 28 de 69 en Matemáticas y ciencias físicas N.º 200 de 337 en Minería de datos y bases de datos

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%)
8
Integridad del registro público (15%)
35

Datos utilizados: 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 2026-09-25

Solicitud de Artículos

MDS 2026 (SIAM Conference on Mathematics of Data Science) is an academic conference held in Salt Lake City, Utah, USA on 2026-11-16. The paper submission deadline is 2026-05-18.

Included Themes Applications of data science (DS), machine learning (ML), and artificial intelligence (AI) in all scientific disciplines Approximation theory Computational linear algebra and tensor methods Graphs, network science, and discrete structures High dimensional geometry and topology of data Interpretability, fairness, explainability of data-driven models Mathematics of AI and ML Operator Learning Optimization and Control Parallel and high-performance computing Randomized algorithms Software, reproducibility & data ecosystems Statistical learning theory Uncertainty and probabilistic modeling Focus Topics Dimensionality reduction and embeddings Emergent properties of AI models Generative AI (theory and applications) Geometric and topological data analysis Graph neural networks Inverse problems Privacy/interpretability/explainability/ethics/policy of AI, ML, and DS Parallel/distributed/scalable optimization Probabilistic graphical models Uncertainty quantification
Última actualización por Dou Sun el

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