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Conferencia de Asia sobre Algoritmos, Computación y Aprendizaje Automático 2026 (CACML)
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Conferencia de Asia sobre Algoritmos, Computación y Aprendizaje Automático 2026 (CACML)

27 - 29 mar. 202609:00 AM-06:00 PM (expected)Guangzhou, ChinaDelegates Asistentes

Descripción

La Conferencia de Asia sobre Algoritmos, Computación y Aprendizaje Automático (CACML) se llevará a cabo en la Universidad Sun Yat-sen (Campus Sur) en Guangzhou, China. Este prestigioso evento es organizado por la Escuela de Ciencia y Tecnología de la Computación de la Universidad Sun Yat-sen y está patrocinado por la Sociedad Internacional para

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Organizado por la Escuela de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad Sun Yat-sen y patrocinado por la Sociedad Internacional de Computación Aplicada (ISAC). Las actas de la conferencia se publicarán en IEEE Xplore y estarán indexadas por EI Compendex, Scopus y CPCI (ISTP). Contará con discursos de apertura de profesores renombrados y presentaciones de artículos revisados por pares. Incluye programas sociales y visitas académicas para fomentar la comunicación y cooperación entre investigadores. Fecha límite para el envío de artículos: 4 de marzo de 2026; Notificación de aceptación: 11 de marzo de 2026; Fecha límite de inscripción: 17 de marzo de 2026. El programa general de la conferencia incluye observaciones de apertura, discursos principales, presentaciones orales, sesiones de pósteres y eventos sociales. La conferencia tiene como objetivo reunir a académicos, científicos, ingenieros e investigadores para intercambiar opiniones y compartir experiencias en algoritmos, computación y aprendizaje automático. Todos los artículos deben estar escritos en inglés y se someterán a un proceso de revisión por pares doble ciego. Los artículos aceptados y presentados se incluirán en las actas de la conferencia para su publicación. La conferencia se llevará a cabo en la Universidad Sun Yat-sen, ubicada en 135 Xingang W Rd, BinJiang Lu, Haizhu Qu, Guangzhou, China.

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# algorithms# researcher# Paper# Machine Learn

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