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会议简介 Brief Introduction01

2026年第14届智能信息处理国际会议 (ICIIP 2026)将于2026年2月28-3月2日日本北海道室兰工业大学举行。
 
ICIIP 2026 是展示智能信息处理领域创新和基础性进展的领先国际会议之一。它还旨在促进各科学领域研究人员和从业人员之间的交流,共同致力于改进智能信息处理相关技术。
 
ICIIP 2026 欢迎学术界、工业界和政府研究人员提交创新性论文,描述智能信息处理领域的原创研究工作。

重要信息 Highlights02

会议出版

所有投稿将由2-3位审稿人进行同行评审。被录用并注册的论文将出版于会议论文集。

 

组委会

Honorary Chair
Kaibin Huang, 香港大学,中国香港 (IEEE Fellow)
 
Advisory Chair
Yongfeng Huang, 清华大学,中国(IEEE Senior Member)
 
Conference Chair
Mianxiong Dong, 室兰工业大学,日本 (IEEE Senior Member)

征稿主题 Call for Paper03

智能信息处理基础
机器学习与深度学习方法
知识表示与推理
模式识别与图像理解
自然语言处理与文本挖掘
计算智能(神经网络、模糊系统、进化算法)
 
数据与信息管理
大数据分析与应用
数据挖掘与知识发现
信息检索与推荐系统
语义网与本体
云、边缘与分布式信息系统
 
系统与应用
决策支持系统与专家系统
人机交互与智能界面
多智能体系统与协同计算
认知计算与智能环境
医疗、教育和商业领域的智能信息处理
 
安全、伦理与新兴趋势
信息安全、隐私与信任
道德与责任人工智能
智能物联网与信息物理系统
智能机器人与自主系统
智能信息处理的新兴应用

主讲嘉宾 Keynote speaker 04

  • Prof. Laurent David Cohen · 法国巴黎第九大学

    Prof. Laurent David Cohen(1962年生)1981-1985年就读于巴黎高等师范学院(巴黎乌尔姆路校区),1983年获巴黎第六大学应用数学硕士学位,1986年获同校博士学位,1995年获巴黎第九大学指导研究资格(Habilitation à diriger des Recherches)。 1985-1987年任职于斯伦贝谢帕洛阿尔托研究中心(美国加州)及蒙鲁日研究中心(法国)计算机图形与图像处理组,后担任斯伦贝谢顾问。1988年加入法国国家信息与自动化研究所(INRIA),主要参与EPIDAURE医学图像理解课题组。1990年起任法国国家科学研究中心(CNRS)研究员(一级研究主任),任职于巴黎第九大学CEREMADE实验室应用数学与图像处理组。 研究方向与教学重点为偏微分方程及变分法在图像处理与计算机视觉中的应用,包括可变形模型、最短路径、测地线计算、曲面重建、图像分割、配准与复原等。长期担任《Journal of Mathematical Imaging and Vision》《Medical Image Analysis》《Machine Vision and Applications》等期刊编委。

会议历史 Conference History 05

会议投稿 Conference submission 06

投稿指南
论文/摘要提交说明
1. 论文请遵循以下模板:
常规注册可提交5页论文,包含一位主要作者的所有图表、表格和参考文献,超出页面需额外付费。
模板链接:https://www.iciip.org/submission.html
2. ICIIP 2026 论文提交链接:电子投稿系统
3. 全文(报告及出版):被录用的全文将被邀请在会议上进行口头报告,并发表在会议论文集中。
4. 摘要(仅限报告):被录用的摘要将被邀请在会议上进行口头报告或海报展示,报告内容将不予出版。
 
稿件准备说明
1. 请在电子提交系统上自行检查论文格式,方法是点击基本论文浏览页面中“文件”行“检查格式”列下的打印机图标。
电子投稿:https://www.zmeeting.org/submission/ICIIP2026
2. 稿件不应包含:(1) 页眉 (2) 页脚 (3) 页码
3. 在通过电子提交系统首次提交论文的过程中,作者必须确保论文的PDF文件和电子提交系统注册页面包含相同的作者列表和论文标题。提交过程中,请务必在电子提交系统中添加所有作者。
 
文章录用要求
文章被录用发表的标准包括:
1. 文章应为原创作品,能够增强特定学科领域的现有知识体系。即使未提供新的数据/概念,原创的评论文章和调查研究也可以接受。
2. 报告结果未在其他地方提交或发表(但会议出版物的扩展版本可以提交)。
3. 实验、统计和其他分析均以高技术标准进行,并进行足够详细的描述。
4. 结论以适当的方式呈现,并有数据支持。
5. 文章以标准英语撰写,通俗易懂。
6. 必须包含对相关先前出版著作的适当引用。

联系方式 Contact us 07

iciip_general@163.com