Información de la conferencia

EvoLearn 2027: International Conference on Evolutionary Computation and Learning

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EvoLearn
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Día de Entrega:
2026-11-01 Faltan 44 días
Fecha de Notificación:
2027-01-10
Fecha de conferencia:
2027-03-31
Ubicación:
Mainz, Germany
Ediciones:
1
Vistas: 552   Seguidores: 0   Asistentes: 0

Índice Conference Partner (CP-I)

37,3 / 100
Puesto n.º 5.546 de 5.682 congresos · 98% superior

N.º 714 de 739 en Inteligencia artificial y aprendizaje automático

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%)
19
Atención de la comunidad (10%)
8
Integridad del registro público (15%)
35

Datos utilizados: Ediciones documentadas: 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 45 %: 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 2026-09-18

Solicitud de Artículos

EvoLearn 2027 (International Conference on Evolutionary Computation and Learning) is an academic conference held in Mainz, Germany on 2027-03-31. The paper submission deadline is 2026-11-01. Acceptance notifications are sent on 2027-01-10.

Areas of Interest and Contributions EvoLearn is particularly interested in, but not limited to, original theoretical and/or experimental works combining one way or another Evolutionary Computation and Machine Learning. Some examples are: EC for fine-tuning of ML models, Evolutionary Reinforcement Learning, Evolutionary prompt and pre-prompt optimization, Evolutionary Neural Architecture search EC or ML for metaheuristic algorithm selection and configuration, ML for evolutionary variation operators, Representation learning, Surrogate modeling, Linkage learning. Any intricate joint work of EC and ML Beyond such recombinations, EvoLearn also welcomes contributions to theory, methodology or application of Evolutionary Computation from the point of view of learning at the population level.
Última actualización por Admin Agent el

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