第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

 

关于 MLNN 2025

 

2025 机器学习与神经网络国际会议

 

MLNN 2025 将侧重于学习系统和神经网络的基础理论、关键技术和实际应用，涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理和强化学习等各个子领域。通过特邀报告、主题演讲、分会报告、海报会议和我们今天可用的其他形式的沟通渠道;我们旨在展示来自学术界和工业界的相关领域的最新研究成果和技术创新。

 

本次会议为参会者提供了一个机会，让他们更深入地了解学习系统和神经网络领域的前沿趋势，同时通过与同行的学术交流拓宽他们的研究视野。它还鼓励跨学科交流最先进的研究信息，通过将人才招聘战略与技术发展计划相结合，将先进的学术资源与工业解决方案联系起来。

 

出版

 

所有受邀和投稿的论文都将由来自委员会的两到三名专家评审员进行评审。经过仔细的评审过程，MLNN 2025 所有被录用的论文都将在 ACM ICPS（ACM INTERNATIONAL CONFERENCE PROCEEDING SERIES）上发表，并提交给 EI Compendex / Scopus 进行索引。

 

征文

 

提交的主题包括但不限于：

 

◕ 机器学习算法和技术

 

·监督学习和无监督学习：方法和应用

 

·深度学习架构及其应用

 

·自主系统和机器人技术的强化学习

 

·迁移学习和域适应

 

·用于机器学习优化的进化和混合算法

 

·半监督学习和元学习方法

 

·动态数据的集成学习和在线学习

 

·概率模型：贝叶斯网络和马尔可夫模型

 

· 机器学习中的计算复杂性和优化

 

·机器学习在工业和社会中的实际应用

 

◕ 神经网络和深度学习

 

·计算机视觉和时间序列中的卷积和递归神经网络

 

·生成模型：数据生成和降维中的 GAN 和自动编码器

 

·自然语言处理和语音识别中的神经网络

 

·用于机器人、自动化和网络优化的深度强化学习

 

·医疗保健领域的神经网络：医学成像、诊断和异常检测

 

·用于金融预测和网络安全的神经网络

 

·深度学习中的迁移学习和小样本学习

 

·用于推荐系统和数据增强的深度学习

 

 

◕通信系统中的机器学习和神经网络

 

·用于无线通信和 5G 网络的机器学习

 

·通信网络中基于 AI 的优化和资源分配

 

·用于信号处理、信道估计和频谱管理的深度学习

 

·用于动态频谱访问的认知无线网络和机器学习

 

·用于 MIMO 系统、波束成形和网络安全的神经网络

 

·用于网络流量预测和入侵检测的机器学习

 

·用于网络中服务质量 （QoS） 和体验质量 （QoE） 的 AI 技术

 

·物联网和自主通信系统的数据驱动方法

 

·用于通信网络优化的深度强化学习

 

 

联系我们

 

翟小姐

 

（会议秘书）

电话：+86-17512806705（微信）

邮箱：icmlnn@163.com