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检索类型	SCI,Scopus	邮箱	[email protected]
会议状态	征稿中	网站	http://www.spml.net
主办单位	杭州电子科技大学、中国矿业大学

会议邮箱	[email protected]
会议状态	征稿中
会议形式	线下会议
网址	http://www.spml.net
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会议简介重要信息征稿主题主讲嘉宾会议历史会议投稿联系方式

会议简介 Brief Introduction01

随着信号处理与机器学习的深度融合，该领域正迎来蓬勃发展。深度学习技术的崛起显著提升了信号分析的自动化和智能化水平，在音频、图像、医疗等领域取得了突破性进展。同时，多模态数据融合和人工智能驱动的信号分析成为重要趋势。然而，当前仍面临模型解释性不足、对噪声和数据分布变化的鲁棒性较弱，以及资源受限场景中的应用适配性等挑战，亟需进一步研究与实践。

为推动该领域的发展，第九届信号处理与机器学习国际会议（SPML 2026）将于2026年7月10日至12日在中国杭州的杭州电子科技大学举行，由杭州电子科技大学和中国矿业大学联合主办。SPML 2026致力于为全球研究人员、行业专家和从业者提供一个交流前沿成果和探讨未来方向的平台。会议将聚焦音频与图像处理、多模态数据融合、人工智能驱动的信号分析等热点议题，并深入探讨技术瓶颈和创新解决方案。通过高水平的研讨会、小组讨论和专家讲座，SPML 2026将推动跨学科合作与技术创新，为信号处理与机器学习领域的持续发展注入新动力，促进技术成果在各行业的实际应用与转化。

重要信息 Highlights02

会议出版

每篇投稿将由 2-3 位审稿人进行匿名同行评审。审稿人将根据论文主题、覆盖面、创新性、完整性、文献表达、技术深度和英文表达进行评判。修改后的论文将进行第二次同行评审，只有通过评审的论文才能发表。

已接收并注册的论文将发表在会议论文集中，并被 IEEE Xplore 数字图书馆收录，同时被 Ei Compendex、Scopus、INSPEC、Thomson Reuters Web of Science 等数据库检索。

特刊

高质量的论文将被推荐至特刊。推荐的论文将由客座编辑和主编进行同行评审。只有通过评审的论文才能在以下特刊中发表：

1. 《应用科学》期刊特刊“智能通信系统进展”。该特刊将被 Scopus、SCIE（Web of Science）、CAPlus/SciFinder、Inspec 等多个数据库收录（影响因子：2.5）。

2. 《应用科学》期刊特刊“智能建造与智能建筑进展”。该特刊将被Scopus、SCIE（Web of Science）、CAPlus/SciFinder、Inspec等多个数据库收录（影响因子：2.5）。

征稿主题 Call for Paper03

机器学习方法与算法
计算机视觉与虚拟现实
图像处理与理解
图像视频处理与编码
自然语言处理
机器学习方法
学习与自适应控制
识别感知的学习与适应
手写体识别学习
图像预处理与分割学习
过程自动化学习
适应性行为学习
动作模式学习
学习型机器人
特征提取
支持向量机
最小二乘支持向量机
双支持向量机
极限学习机
人工神经网络
分类技术
核函数设计
强化学习
深度学习

信号处理理论与方法
自适应滤波与信号处理
模拟与混合信号处理
阵列信号处理
音频与电声学
音频语音处理与编码
生物成像与信号处理
生物特征识别与认证
生物信号处理与理解
通信与宽带网络
通信信号处理
信号处理系统设计与实现
数字信号处理
DSP实现与嵌入式系统
信号处理硬件实现
高阶谱分析
图像与多维信号处理
互联网信号处理
面向信号处理的机器学习
调制与信道编码
多媒体与人机交互
多媒体通信
多媒体信号处理
下一代移动通信
非线性信号处理
光通信
并行与分布式处理
图像处理偏微分方程方法
雷达信号处理
DSP设计快速原型与工具
射频与无线通信
传感器阵列与多通道处理
信号处理与通信教育
通信信号处理
安全信号处理
信号处理理论与方法
自组织与传感器网络

数据挖掘与知识发现
三支决策模型与分析
粗糙集与软计算
粒计算理论及应用
计算机视觉图像挖掘
图像纹理挖掘
序列运动挖掘
神经网络方法
网络分析与入侵检测

人工智能及其应用
智慧农业
智能交通
智慧城市
智能采矿

主讲嘉宾 Keynote speaker 04

Prof. Xudong Jiang · 新加坡南洋理工大学
Prof. Xudong Jiang 分别于中国电子科技大学获得学士及硕士学位，于德国赫尔穆特·施密特大学获得博士学位。1986年至1993年，他任中国电子科技大学讲师，期间获两项中国电子工业部科技进步奖。1998年至2004年，他任职于新加坡科技研究局资讯通信研究院，任首席科学家及生物识别实验室主任，领导开发的系统在2000年国际指纹识别竞赛中荣获效率第一、精度第二的佳绩。2004年，他加入新加坡南洋理工大学任教，并于2005年至2011年担任信息安全中心主任。现为南洋理工大学教授。 Prof. Xudong Jiang 拥有7项发明专利，发表学术论文200余篇，包括《Nature Communications》2篇、《Pattern Recognition》20篇，以及IEEE期刊论文40余篇（其中IEEE T-PAMI 6篇、IEEE T-IP 14篇）。其四篇论文入选基本科学指标数据库（ESI）工程领域前1%高被引论文。他于2015年至2017年担任IEEE信号处理学会信息取证与安全技术委员会委员，2014年至2018年任《IEEE Signal Processing Letters》副编辑，2016年至2020年任《IEEE Transactions on Image Processing》副编辑，并于2012年至2019年任《IET Biometrics》创始编委。蒋博士现为IEEE Fellow，担任《IEEE Transactions on Image Processing》高级领域编辑及《IET Biometrics》主编。其当前研究兴趣包括图像处理、模式识别、计算机视觉、机器学习与生物识别。
Prof. Dan Zeng · 上海大学
Prof. Dan Zeng，1982年出生于中国湖南省。现任上海大学通信工程系主任、教授。她是国家高层次人才计划入选者、教育部“长江学者奖励计划”特聘教授。其研究方向为计算机视觉、多媒体内容分析与模式识别，近期聚焦于复杂场景下视觉目标的智能感知，致力于解决低质量目标实时感知的关键技术难题，探索检测、识别与定位的新方法。她主持或参与了国家级及省部级重大项目，累计经费逾8000万元人民币。曾荣获多项国家级及省部级奖励，包括2023年上海市科技进步奖一等奖（第一完成人）、2023年中国人工智能学会教学成果奖一等奖（第一完成人）、2023年中国产学研合作创新成果奖一等奖（第一完成人），以及2022年中国图象图形学学会技术发明奖一等奖（第二完成人）。此外，她还于2022年被评为上海市教育系统劳动模范。 Prof. Dan Zeng 的研究工作在复杂工业条件下的大规模、微弱、时变目标的精细化感知方面取得重要技术突破，成功研制并部署了多个关键子系统，支持实时大目标测量、高精度设备标定、精密制造及工业环境动态监测。其技术成果已在冶金、航空航天等领域得到广泛应用，显著推动了智能制造进程。具体工业应用包括高炉高精度三维建模、板坯智能精整、缺陷检测及工厂一体化监控等。在教学方面，曾教授致力于教书育人，主编本专业基础课程教材，荣获全国高校电子信息类专业青年教师授课竞赛二等奖。她积极推进产教融合，主持教育部产学合作协同育人项目，其教学成果曾获中国人工智能学会教学成果奖一等奖。因其在教育领域的杰出贡献，多次获得上海市教育委员会表彰。她的科研、教学与社会服务工作曾被《文汇报》、《上海科技报》、澎湃新闻（上观新闻）等主流媒体报道。
Prof. Honggang ZHANG · 中国浙江大学
Prof. Honggang ZHANG 于1999年3月在日本鹿儿岛大学获得电气工程博士学位。此前，他于1989年和1992年分别在中国华中理工大学（现华中科技大学）和甘肃工业大学（现兰州理工大学）获得电气工程学士和硕士学位。 1999年10月至2002年3月，他在日本通信广播振兴机构（TAO）的新川崎研究中心担任TAO研究员。2002年4月至2002年11月，他加入丰田IT中心，从事软件无线电技术在智能交通系统中的应用研发。2002年12月至2004年8月，他就职于日本通信研究实验室（CRL，后并入国立信息通信技术研究所（NICT））的超宽带（UWB）研究联盟，负责UWB无线通信、IEEE 802.15.3a及4a WPAN标准化、无线1394及“1394-over-UWB”智能家居网络的研发工作。他是UWB论坛的创始成员，也是IEEE 802.15 WPAN标准化任务组中DS-UWB提案的主要作者和贡献者，并为此提出了“软频谱自适应”技术，推动了该技术的全球发展。 2004年9月至2008年2月，他就职于意大利CREATE-NET研究中心，领导无线团队探索认知无线电（CR）及其与UWB技术的融合，用于动态开放频谱无线通信与网络演进（即UWB-CR），并参与了多项欧盟FP6/FP7项目（如EUWB、PULSERS 2）。