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Conférence Asiatique sur les Algorithmes, l'Informatique et l'Apprentissage Machine 2026 (CACML)
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Conférence Asiatique sur les Algorithmes, l'Informatique et l'Apprentissage Machine 2026 (CACML)

27 - 29 mars 202609:00 AM-06:00 PM (expected)Guangzhou, ChinaDelegates Participants

Description

La Conférence Asiatique sur les Algorithmes, l'Informatique et l'Apprentissage Automatique (CACML) se tiendra à l'Université Sun Yat-sen (Campus Sud) à Guangzhou, Chine. Cet événement prestigieux est organisé par l'École d'Informatique et d'Ingénierie de l'Université Sun Yat-sen et est parrainé par la Société Internationale pour

Points forts

Organisé par l'École d'Informatique et de Génie, l'Université Sun Yat-sen, et parrainé par la Société Internationale pour l'Informatique Appliquée (ISAC). Les actes de la conférence seront publiés dans IEEE Xplore et indexés par EI Compendex, Scopus et CPCI (ISTP). Comprend des discours d'ouverture par des professeurs renommés et des présentations d'articles évalués par des pairs. Inclut des programmes sociaux et des visites académiques pour encourager la communication et la coopération entre chercheurs. Date limite de soumission des articles : 4 mars 2026 ; Notification d'acceptation : 11 mars 2026 ; Date limite d'inscription : 17 mars 2026. Le programme général de la conférence comprend des remarques d'ouverture, des discours d'ouverture, des présentations orales, des sessions d'affiches et des événements sociaux. La conférence vise à réunir des universitaires, des scientifiques, des ingénieurs et des chercheurs pour échanger des points de vue et partager leur expertise en algorithmes, informatique et apprentissage automatique. Tous les articles doivent être rédigés en anglais et feront l'objet d'une évaluation en double aveugle par les pairs. Les articles acceptés et présentés seront inclus dans les actes de la conférence pour publication. La conférence se tiendra à l'Université Sun Yat-sen, située au 135 Xingang W Rd, BinJiang Lu, Haizhu Qu, Guangzhou, Chine.

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# algorithms# researcher# Paper# Machine Learn

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