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MMAL 2027: International Conference on Multimodal Artificial Intelligence and Machine Learning

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투고 마감일:
2026-10-15 34일 남음 Extended
통보일:
2026-11-15
개최일:
2027-01-15
개최지:
Singapore
개최 횟수:
1
주최측:
조회: 622   팔로우: 1   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

39.0 / 100
전체 5,680개 중 5,324위 · 상위 94%

인공지능·기계학습 분야 739개 중 685위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
19
커뮤니티 관심도 (10%)
25
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 1 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 1명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 10명

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 2026-09-11

논문 모집

MMAL 2027 (International Conference on Multimodal Artificial Intelligence and Machine Learning) is an academic conference held in Singapore on 2027-01-15. The paper submission deadline is 2026-10-15 (extended). Acceptance notifications are sent on 2026-11-15.

The MMAL 2027 will bring together leading academic scientists, researchers and scholars in the fields of multimodal artificial intelligence and machine learning of interest from around the world. Prospective authors are invited to contribute high-quality original research papers to MMAL 2027. All the accepted papers will be included in the conference proceedings, and will be submitted to EI Compendex, Scopus for indexing. Potential topics include, but are not limited to: 1.Foundations and Theories of Multimodal AI Multimodal representation learning and cross-modal alignment Unified multimodal modeling theories and architectures Pretraining and post-training methods for multimodal large models World models and physical law learning Self-supervised, semi-supervised, and few-shot multimodal learning Explainable and trustworthy multimodal learning Robust learning and uncertainty modeling Cross-modal generation and reasoning 2.Autonomous Agents, Multi-Agent Collaboration, and Human-AI Hybrid Decision-Making Autonomous agent theory and self-evolution mechanisms Multi-agent collaboration and swarm intelligence Autonomous planning and scheduling in complex dynamic environments Reinforcement learning and autonomous decision-making Multimodal intention understanding and human-robot interaction Human-AI hybrid augmented intelligence and human-in-the-loop mechanisms Embodied AI and physical interaction Safety, ethics, and alignment in human-AI collaboration 3.Multimodal AI System and Implementation Technologies Architectural design and optimization of multimodal intelligent systems Edge-cloud collaboration and engineering deployment Model lightweighting, compression, and embedded optimization Multimodal data governance, evaluation, and synthetic data Digital twin and simulation verification technologies Large-scale data processing and distributed learning System reliability, robustness, and fault diagnosis Privacy preservation and security protection technologies 4.Cutting-Edge Applications and Interdisciplinary Intersections of Multimodal AI Multimodal AI for scientific discovery (AI4Science) Multimodal learning in healthcare and bioinformatics Cross-disciplinary multimodal data analysis Industrial manufacturing and digital twin applications Multimodal AI in low-resource and real-world scenarios Cross-scenario transfer learning and domain adaptation Societal impacts and responsible AI in multimodal systems Intelligent decision support and industry applications
최종 수정: WW Xu ()

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