国际学术会议 简介、分类、连接 (来自 CCF官网)

发布时间:2024年01月04日

国际学术会议

来自 中国计算机学会官网 :点击查看

在这里插入图片描述

ICML
ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写,即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会(IMLS)主办的年度机器学习国际顶级会议。ICML 关注于发表机器学习的各个方面的前沿研究,如人工智能、统计和数据科学,机器视觉、计算生物学、语音识别和机器人。ICML由IMLS国际机器学习协会支持,始于1980年,此后每年夏季举行。
ICCV2023地址:https://icml.cc/Conferences/2023


COLT
COLT全称是计算学习理论年会(Annual Conference on Computational Learning Theory),这是计算学习理论最重要的会议,由ACM每年举办。会议关注学习理论的广泛主题,包括学习算法的设计和分析、学习的统计和计算复杂性、学习的优化方法、无监督、半监督、在线和主动学习等等。
COLT2023地址:https://learningtheory.org/colt2023/

NeurlPS
原NIPS会议,2018年改名为NeurlPS,全称是Neural Information Processing Systems(神经信息处理系统),旨在促进神经信息处理系统在生物学、技术、数学和理论方面的研究交流的顶级会议。该会议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。
NeurlPS2022地址:https://neurips.cc/Conferences/2022

AAAI
AAAI的英文全称是 the Association for the Advance of Artificial Intelligence,中文意思是美国人工智能协会。美国人工智能协会(American Association for Artificial Intelligence)是人工智能领域的主要学术组织之一,是一个国际化的非营利科学组织,旨在推动人工智能领域的研究和应用,增进大众对人工智能的了解。会议始于1980年,既注重理论,也注重应用,还会讨论对人工智能发展有着重要影响的社会、哲学、经济等话题。
AAAI2023地址:https://aaai.org/Conferences/AAAI-23/

IJCAI
IJCAI(International Joint Conferences on AI)是一家1969年于美国加州成立的非营利企业,致力于推动科学和教育的发展,由负责会议和期刊的两个部分组成。会议始于1969年,每两年举办一次,从2016年开始改为一年举办一次。

CVPR
CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition),即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议,计算机视觉三大顶会之一。该会议由IEEE举办,会议主要内容包括计算机视觉与模式识别技术。CVPR有着较为严苛的录用标准,审稿采取是双盲机制,会议整体的录取率通常不超过30%,而口头报告的论文比例更是不高于5%。在各种学术会议统计中,CVPR被认为有着很强的影响力和很高的排名。CVPR 每年举行, ICCV 和 ECCV 每隔一年交替举行。
CVPR2019地址:https://cvpr2023.thecvf.com/


ICCV
ICCV 的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision,即国际计算机视觉大会。由IEEE主办,与CVPR和ECCV并称计算机视觉方向的三大顶级会议,在业内具有极高的评价。不同于在美国每年召开一次的CVPR和只在欧洲召开的ECCV,ICCV在世界范围内每两年召开一次。ICCV论文录用率非常低。会议时间通常在四到五天,相关领域的专家将会展示最新的研究成果。
ICCV2023地址:https://iccv2023.thecvf.com/

ECCV
ECCV的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) ,两年一次,是计算机视觉三大会议之一(另外两个是ICCV和CVPR)。每次会议在全球范围录用论文300篇左右,主要的录用论文都来自美国、欧洲等顶尖实验室及研究所。
ECCV2022地址:http://www.eccv2022.org

ACL
国际计算语言学协会(ACL,The Association for Computational Linguistics)成立于1962年,是自然语言处理领域影响力最大、最具活力的国际学术组织之一,自成立之日起就致力于推动计算语言学及自然语言处理相关研究的发展和国际学术交流。
ACL2023地址:https://2023.aclweb.org/

EMNLP
EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)是自然语言处理领域的顶会,由ACL学会下的语言数据特殊兴趣小组SIGDAT组织,自1996年起每年举行。
EMNLP2022地址:https://2022.emnlp.org/

ICRA
IEEE International Conference on Robotics and Automation (简称ICRA)是机器人技术领域最有影响力的国际学术会议之一,每年举办一次。
ICRA2023地址:https://www.icra2023.org/welcome

ICLR
ICLR,全称为 International Conference on Learning Representations(国际学习表征会议),2013 年才刚刚成立了第一届。这个一年一度的会议虽然今年2017年办到第六届,已经被学术研究者们广泛认可,被认为“深度学习的顶级会议”。
ICLR2023地址:https://iclr.cc/Conferences/2023

SIGIR
SIGIR(International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval)是展示信息检索领域新技术和新成果的顶级国际会议,始于1978年,由ACM主办。
SIGIR2022地址:http://sigir.org/sigir2022/

KDD
ACM SIGKDD 国际会议(简称 KDD)是由 ACM 的知识发现及数据挖掘专委会(SIGKDD)主办的数据挖掘研究领域的顶级年会。KDD 大会涉及的议题大多跨学科且应用广泛,吸引了来自统 计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算以及大数据挖掘等众多领域的专家和学者参会。
KDD2022地址:https://www.kdd.org/kdd2022/

TPAMI
TPAMI(IEEE模式分析与机器智能汇刊)是人工智能领域最顶级国际期刊。主要发表有关计算机视觉和图像理解的所有传统领域,有关模式分析和识别的所有传统领域,以及机器智能的部分领域的论文,特别关注用于模式分析的机器学习。在工程领域里,有些人甚至把这个刊物的分量和难度比作Nature和Science。该刊2021年的影响因子为 24.314。
TPAMI期刊网址:http://www.computer.org/portal/web/tpami/author

IJCV
International Journal of Computer Vision(计算机视觉国际期刊),国际期刊计算机视觉,详细描绘了信息科学与工程这一领域的快速发展。一般性发表的文章提出广泛普遍关心的重大技术进步。短文章提供了一个新的研究成果快速发布通道。综述性文章给与了重要的评论,以及当今发展现状的概括。
期刊网址:http://www.springer.com/computer/image+processing/journal/11263

JMLR
机器学习研究杂志(JMLR)为所有机器学习领域的高质量学术文章的电子和纸质出版提供一个国际论坛,所有已发表的论文均可在网上免费获得,纸质杂志每年出版8次,由麻省理工学院出版社出版。
期刊网址:http://www.jmlr.org/

TR
IEEE RAS(机器人与自动化协会)办的期刊杂志,国际顶级机器人期刊,侧重理论创新。
期刊网址:http://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=8860

AI
ARTIFICIAL INTELLIGENCE期刊出版于1970年,现在是公认的这一领域研究成果的首要国际性平台。该期刊欢迎基础研究和描述计算智能的成熟工作的应用论文。
期刊网址:https://www.sciencedirect.com/journal/artificial-intelligence

TASLP
IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing,是计算机语音研究领域的国际顶级期刊。
期刊网址:https://signalprocessingsociety.org

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_37804469/article/details/135379368
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。