【IEEE/EI/Scopus检索】2026 第六届数字图像与视频处理国际会议（CDIVP 2026）

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#人工智能 #图像处理 #信号处理 #云计算 #EI学术会议

2026 第六届数字图像与视频处理国际会议（CDIVP 2026）

2026 6th International Conference on Digital Image and Video Processing (CDIVP 2026)

会议地点：中国杭州

时间：2026年3月27日-3月29日

● 会议简介

2026 第六届数字图像与视频处理国际会议（CDIVP 2026）将于 2026 年 3 月 27-29 日在中国杭州举行，会议旨在为来自工业界、学术界和政府部门的研究人员、从业人员和专业人士提供一个论坛，讨论数字图像与视频处理的研究与开发、专业实践。CDIVP 2026将汇集顶尖的学术科学家、研究学者和研究人员，分享和交流他们在数字图像与视频处理各方面的经验和研究成果。CDIVP 2026 将包括投稿论文、海报展示以及特邀主旨发言人的最新演讲。

诚邀各位学者投稿高质量原创研究及技术成果，参与大会口头报告或海报展示。录用论文将收录至会议论文集。

● 论文出版和检索

被录用的文章将被收录在会议论文集中，由IEEE出版，并被IEEE Xplore收录，Ei Compendex, Scopus, CPCI和其他重要数据库检索等。

*CDIVP 2025所有被录用的文章已成功被IEEE出版, 收录在 IEEE Xplore, 并于出版后1个月被EI Compendex和Scopus检索。

*CDIVP 2024 所有被录用的文章已成功被 ACM DL出版，并于出版后三个月被EI Compendex和Scopus检索。

* CDIVP 2023所有被录用的文章已成功被Journal of Physics: Conference Series, Volume 2522, 2023出版，并于出版后三个月被 EI Compendex和Scopus检索。

*CDIVP 2022所有被录用的文章已成功被Journal of Physics: Conference Series, Volume 2253, 2022出版，并于出版后两个月被 EI Compendex和Scopus检索。

* CDIVP 2021 所有被录用的文章已成功被Journal of Physics: Conference Series, Volume 1914, 2021 出版，并于出版后三个月被EI Compendex和Scopus检索。

● 征文主题

（主题包括但不限于这些,更多详细主题请见官网）

3D重建与表面重建

图像生成、采集与处理

3D建模与可视化

图像与视频编码与传输

图像与视频感知与质量模型

图像与视频处理

图像与视频存储、检索与认证

图像与视频处理

图像与视频系统与应用

图像采集

图像与视频压缩

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【IEEE/EI/CPCI检索】2025年IEEE第八届机器学习和自然语言处理国际会议(MLNLP 2025)
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在即将举行的该次会议上，我们邀请到学术领域的知名教授将与参会者分享在机器学习和自然语言处理领域的最新创新和研究成果。会议将主要以知名专家的主题演讲和作者的同行评审的论文报告为特色。此外，还将为参会者安排社交活动或学术访问，以促进该领域研究人员之间的交流、讨论与合作。2025年IEEE第八届机器学习和自然语言处理国际会议(MLNLP 2025)将于2025年11月7-9日在中国杭州举行。7.投稿后3-4周内出结果，审核快的话，1-2周之内就能出结果，早投稿早审核，早发录用通知。周挥宇教授，莱斯特大学，英国。
【 IEEE 独立出版 · EI核心、Scopus稳定检索 】第二届算法、软件工程与网络安全国际学术会议(ASENS 2025)
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ASENS 2025为来自世界各地的研究学者、工程师、学会会员以及相关领域的专家们提供一个关于“算法”、“软件工程”与“网络安全”等相关领域的研究成果和技术发展的交流平台，我们热忱欢迎广大作者提交研究论文到 ASENS 2025，共同交流研究成果，探讨学术观点，建立商务关系，发展合作伙伴。由文章重复率引起的被拒稿将由作者自行承担责任，涉嫌抄袭的论文将不被出版。口头报告：论文一经录用即可注册参会发表口头报告，时间为15分钟，含问答环节。海报报告：论文一经录用即可注册参会发表海报报告，海报尺寸为A1。
[SPIE出版-往届已EI、Scopus双检索 |稳定检索 |ISSN已确定】第四届先进算法与信号图像处理国际学术会议（AASIP 2024）
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【EI检索】第二届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议（MVIPIT 2024）
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【会议征稿，IEEE出版】第二届算法、图像处理与机器视觉国际学术会议（AIPMV2024，7月12-14）
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【江苏大学主办，特邀杰青、院士报告】【IEEE独立出版 | 见刊检索稳定】第二届算法、图像处理与机器视觉国际学术会议（AIPMV2024）2024 2nd International Conference on Algorithm, Image Processing and Machine Vision（AIPMV2024）
黄仁勋GTC开场：「AI-XR Scientist」来了！
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传统NLP算法
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传统NLP算法与当前大模型的对比分析 传统NLP算法主要基于规则和统计模型（如HMM、CRF、SVM），依赖人工特征工程和领域知识，适合特定任务但泛化能力有限。其优势在于可解释性强、计算资源需求低。典型应用包括分词、命名实体识别和文本分类等。 现代大模型（如Transformer架构LLM）采用预训练-微调范式，通过海量数据自动学习语言表示，具备强大的生成能力和跨任务迁移性。它们能处理复杂任务如对话生成和多语言翻译，但需巨额计算资源。 二者存在技术演进关系：大模型继承了传统NLP的核心思想，但通过深度学习实
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IEEE PEAS会议（IEEE Conference on Power Engineering and Artificial Systems）作为一项重要的国际学术活动，其录用论文将由IEEE CS CPS（Conference Publishing Services）出版，并在IEEE Xplore数字图书馆中收录[^1]。根据已知信息，往届会议所录用的论文均已被EI Compendex检索，且该会议目前处于EI稳定检索状态[^2]。 这意味着，若论文被IEEE PEAS录用并成功发表于IEEE Xplore平台后，相关研究内容将按照惯例提交至EI Compendex、Scopus等数据库进行进一步处理和收录。从历史情况来看，IEEE PEAS会议论文具备较高的EI检索稳定性，表明其在学术界具有一定的认可度和影响力[^2]。 需要注意的是，具体的EI检索进度可能受到论文正式上线时间的影响，部分论文可能以“Early Access”形式提前在线展示。用户可通过定期访问IEEE Xplore平台或使用自动化脚本监测最新出版动态： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10179830/proceeding" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取当前会议标题 title = soup.find('h1', class_='document-title').text.strip() print(f"Current Conference Title: {title}") # 检查是否有Early Access标识 early_access_tag = soup.find_all('span', class_='highlight') for tag in early_access_tag: if "Early Access" in tag.text: print("Currently, there are Early Access papers available.") ``` 上述代码可用于自动检测IEEE PEAS会议页面是否已有论文进入Early Access阶段，从而判断最新的出版情况。
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