【往届均已见刊检索】第五届机器学习与计算机应用国际学术会议（ICMLCA 2024）

原创 已于 2024-08-12 11:18:55 修改 · 572 阅读 · 8 ·
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#机器学习 #人工智能

于 2024-08-12 11:16:25 首次发布

第五届机器学习与计算机应用国际学术会议（ICMLCA 2024）

2024 5th International Conference on Machine Learning and Computer Application

2024年10月18-20日 中国•杭州

第五届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2024)定于2024年10月18-20日在中国杭州隆重举行。

组织单位

主办单位

中国计算机学会中国人工智能学会浙江工业大学
浙江省科学技术协会浙江省人工智能产业技术联盟

承办单位

中国计算机学会

物联网专委会

中国人工智能学会

自然计算与数字智能城市专委会

浙江工业大学

计算机科学与技术学院

浙江工业大学

前沿交叉科学研究院

协办单位

浙江省数字经济联合会

征稿主题

1、机器学习：医学图像处理、通信大数据、机器学习算法、通信人工智能、人机交互、移动传感网络、无线蜂窝网络、无线传感器网络、建模与识别

2、计算机应用：图像处理、计算机视觉、网络优化、太赫兹波段的通信、纳米网络、无线多媒体网络、模式识别、视频数据挖掘、表征学习、物体识别、数据可视化、智能无线通信、智能无线传感器网络、

医疗机器人、机器人传感和数据融合、机器人监控

3、其他相关主题亦可。

会议往届见刊检索信息

  • 第四届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2023)已顺利见刊，并完成EI、SCOPUS检索。

  • 第三届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2022)已顺利见刊，并完成EI、SCOPUS检索。

  • 第二届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2021)已顺利见刊，并完成IEEE Xplore、EI、SCOPUS检索。

  • 2020年机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2020)已顺利见刊，完成EI、SCOPUS检索。  

*更多见刊检索信息请查阅官网

参会投稿方式

论文投稿链接：CLICK

参会报名链接：CLICK

会议详情链接：CLICK

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如今，人工智能展现出的强大能力——包括人们常谈论的AI 威胁，很大程度上源于机器学习：只有通过自主学习的机器，才有可能超越其创造者，具备难以预料的强大能力。数据：收集苹果和桔子的样本，并分别标记（例如，苹果标记为 T=1，桔子标记为 T=0）。图中的蓝色直线代表模型对应的分类边界，上方为苹果，下方为桔子。机器学习作为实现人工智能的核心方法，通过特定算法从数据中自主学习，获得完成目标任务的技能。模型：构建一个简单模型，如 Y=a × 颜色 + b × 大小，其中 a 和 b 为待学习的参数。
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DAY 19 常见的特征筛选算法
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骥龙信息的博客
11-24 918
在数据孤岛与隐私监管的双重挑战下，联邦学习正成为安全协作的新范式。本文深入探讨如何让多个分支机构在不共享原始数据的前提下，协同训练更强大的威胁检测模型，实现"数据不动模型动"的安全协作。
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### 关于云计算与通信工程国际学术会议论文影响因子 在评估学术会议及其发表的论文影响力时，通常会关注其 **影响因子** 或其他评价标准。然而，需要注意的是，大多数国际学术会议并不像期刊一样有正式的影响因子（Impact Factor）。影响因子主要是由 Clarivate Analytics 的 Journal Citation Reports (JCR) 提供，专门针对经过严格审核并被索引的学术期刊。 对于诸如“云计算与通信工程国际学术会议”的具体案例，可以参考以下几个方面来判断其学术价值： 1. **会议主办方背景**: 如果会议是由知名大学、研究机构或权威学会主办，则可能具有较高的可信度和学术水平[^1]。 2. **出版平台**: 部分高质量的国际会议会选择与著名出版社合作，例如 IEEE Xplore Digital Library, Springer Lecture Notes 系列等。这些平台上的文章会被广泛检索，并有可能进入 Scopus 或 Web of Science 数据库，从而间接提升可见性和引用率[^2]。 3. **同行评审过程**: 正规且高水平的会议一般都会实施严格的匿名审稿制度，这有助于保障所收录论文的质量[^3]。 尽管无法直接给出某特定会议的确切影响因子数值，但通过考察以上几点可以帮助了解此类活动的实际意义以及潜在贡献。 如果目标是寻找确切的数据支持或者更深入的信息，建议访问对应会议官网查看往届资料；同时也可以利用 Google Scholar Metrics 来衡量单篇文献在全球范围内的实际影响力。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_conference_info(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') title = soup.find('h1').text.strip() abstracts = [para.text.strip() for para in soup.select('.abstract')] return {'title': title, 'abstracts': abstracts} conference_url = "https://example.com/conference-proceedings" data = fetch_conference_info(conference_url) print(data['title']) for idx, abs_text in enumerate(data['abstracts'], start=1): print(f"{idx}. {abs_text[:100]}...") ``` 此脚本仅为演示如何自动化获取网络资源内容而设计，请替换真实URL地址以便执行相应功能测试。
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