会议介绍：IJCAI, 与 AAAI 和 NeurIPS 齐名，是人工智能领域顶尖国际会议，发布前沿研究的重要场所，被 CCF 评为 A 类学术会议。
研究领域：涵盖AI核心领域：机器学习、深度学习、NLP、CV、智能机器人。
会议特色：每年全球顶尖研究者齐聚探讨AI最新进展。采用两阶段评审，确保论文质量，并明确规范生成式AI辅助论文。近五年录用率约15%，竞争激烈。
往年资讯
IJCAI，即国际联合会议人工智能大会，作为全球人工智能领域内的顶级学术会议之一，其影响力和权威性不言而喻。历年的投稿录用与数据不仅能够反映会议的竞争态势，更是研究者们衡量自身研究成果质量和影响力的重要参考。近五年来，IJCAI的整体录用率保持在约15%的低水平，这一数据直观地展示了会议的高竞争性和高筛选标准。具体来看，2018年录用率为14.6%，2019年为16.2%，2020年为13.9%，2021年为15.1%，2022年为14.7%。这些数据的波动也反映了人工智能领域研究热点的变化和学术界对不同研究方向的认可度差异。总的来说，IJCAI的低录用率既是对研究质量的严格把控，也是对优秀研究成果的认可和鼓励。
2024 年：投稿量 5651 篇，录取量 791 篇，录取率 14% ；
2023 年：投稿量 4566 篇，录取量 643 篇，录取率 14.1% ；
2022 年：投稿量 4535 篇，录取量 681 篇，录取率 15.02%。
数据表明IJCAI竞争激烈，反映其学术质量高，发表论文是对研究的认可。
投稿论文范围
IJCAI 2025 的征稿范围广泛，覆盖人工智能众多前沿领域：
机器学习：各类机器学习算法、模型及应用，如监督学习、无监督学习、强化学习等。
深度学习：深度学习的架构创新、训练优化、理论探索以及在图像、语音、自然语言处理等领域的应用。
自然语言处理：机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统、语言生成等自然语言处理任务和技术。
计算机视觉：图像识别、目标检测、图像分割、视频理解、3D 视觉等计算机视觉相关的研究。
智能机器人：机器人的智能控制、路径规划、人机交互、机器人学习等方面的创新成果 。
会议级别：CCF - A
截止日期：2025 年 1 月 24 日（已截止）
官网网址：https://2025.ijcai.org/
会议介绍：ICML，与NeurIPS、ICLR齐名，是机器学习领域顶级学术会议，涵盖理论与应用。
研究领域：ML、DL、评估、ML理论、ML系统、优化、概率、RL、可信ML、应用驱动ML。
会议特色：机器学习领域权威，202年5引入互审和摘要要求，优化评审并促进传播。官网公布投稿量和录取率，助研究者把握竞争。
往年资讯
ICML作为全球顶尖的机器学习学术会议，其投稿量和录取率数据揭示了该领域的研究热度和竞争态势。随着AI技术的快速发展，投稿量逐年增加，反映了学术界对ICML的高度认可和参与度，以及机器学习领域的蓬勃发展。录取率的变化直接体现了会议的竞争程度，通过对比不同年份的录取率，可以直观感受到竞争压力，并据此调整研究方向和策略。ICML的数据还涵盖了录用论文的主题分布、作者背景等多维度信息，为全面把握会议趋势和特点提供了丰富的分析素材。这些数据为学术研究提供了宝贵的参考依据，在确定研究方向、寻找合作伙伴等方面具有指导意义。充分利用ICML的数据资源，在撰写论文、申请基金等过程中将大大提高工作效率和成功率。
2024 年：投稿量达到 9473 篇，录取量为 2609 篇，录取率 27.54%；
2023 年：投稿量 6538 篇，录取量 1827 篇，录取率 27.94% ；
2022 年：投稿量 5630 篇，录取量 1235 篇，录取率 21.94%。
数据揭示ICML投稿量上升，竞争加剧，但录取率稳定，为投稿者提供机会。
投稿论文范围
ICML 2025广泛征集论文，涵盖领域包括：
通用机器学习：主动学习、聚类、在线学习、排名、监督学习、半监督和自我监督学习、时间序列分析等；
深度学习：架构、生成模型、理论等；
评估：方法、元研究、可复制性和有效性、人机协同等；
机器学习理论：统计学习理论、土匪、博弈论、决策论等；
机器学习系统：改进的实现和可扩展性、硬件、库、分布式方法等；
优化：凸和非凸优化、矩阵 / 张量方法、随机、在线、非平滑、复合等；
概率方法：贝叶斯方法、图形模型、蒙特卡洛方法等；
强化学习：决策和控制、规划、分层 RL、机器人技术等；
值得信赖的机器学习：因果关系、公平性、可解释性、隐私性、稳健性、安全性等；
应用程序驱动的机器学习：机器学习社区感兴趣的创新技术、问题和数据集，由医疗保健、物理科学、生物科学、社会科学、可持续性和气候等应用程序中的最终用户需求驱动。
会议级别：CCF-A
截止日期：2025 年 1 月 31 日（已截止）
官网网址：https://icml.cc/
会议介绍：ACL 堪称自然语言处理领域最重要的国际学术会议，长期以来都是该领域的前沿权威论坛。
研究领域：计算社科、文化分析、对话系统、语篇语用、NLP方法、伦理偏见、信息提取。
会议特色：顶级国际会议，历史悠久，领域权威，吸引全球学者交流最新成果。
投稿论文范围
ACL 2025 征稿范围广泛，覆盖自然语言处理和计算语言学多个前沿领域：
计算社会科学与文化分析：探究自然语言处理在社会科学研究、文化现象分析中的应用，挖掘语言背后的社会和文化内涵。
对话和交互系统：包括智能聊天机器人、人机对话技术等方面的研究，致力于提升人机交互的自然度和效率。
语篇与语用学：聚焦于文本篇章结构分析、语言在实际使用中的意义理解等，深入研究语言的运用规律。
NLP 的高效 / 低资源方法：针对资源受限情况下（如低资源语言）的自然语言处理技术，推动在数据稀缺场景下的 NLP 发展。
伦理、偏见与公平：研究自然语言处理技术中存在的伦理问题、潜在偏见，以及如何实现公平公正的语言处理。
生成：涉及文本生成、语言模型生成能力提升等方面，如故事生成、摘要生成等内容。
信息提取与检索、文本挖掘：从文本中自动提取关键信息、进行信息检索，以及挖掘文本中的潜在知识和模式 。
NLP 模型的可解释性与分析：致力于理解和解释自然语言处理模型的决策过程和行为，增强模型的透明度和可信度。
语言建模：涵盖各类语言模型的研究，包括模型架构创新、训练优化等，以提升语言模型性能。
语言学理论、认知建模与心理语言学：结合语言学理论、认知科学和心理语言学知识，为自然语言处理提供理论基础和认知视角 。
会议级别：CCF-A
截止日期：2025 年 2 月 16 日（已截止）
官网网址：https://2025.aclweb.org/
会议介绍：在数据挖掘和知识发现领域，KDD 是最具影响力的会议之一。
研究领域：数据科学、大数据、基础（模型和算法、渐近分析等）、图神经网络、隐私保护、人工智能伦理、时序预测等。
会议特色：聚焦数据挖掘和知识发现领域多个前沿方向，对投稿作品的原创性和并发提交有严格规定，保障学术质量和公平性。
往年资讯
KDD会议，即国际数据挖掘和知识发现大会，是数据科学领域内极具权威和影响力的国际会议。分析近三年数据，KDD会议投稿量从1000多篇增至近2000篇，录用率从20%降至15%，显示竞争加剧。这反映了KDD在学术界的影响力和吸引力不断增强，同时也意味着在该平台上展示研究成果的难度增加。
2024 年：投稿量 2046 篇，录取量 410 篇，录取率 20.04%；
2023 年：投稿量 1403 篇，录取量 313 篇，录取率 22.31% ；
2022 年：投稿量 1695 篇，录取量 254 篇，录取率 14.99%。
数据揭示KDD会议投稿和录取波动，竞争激烈。有意投稿者需充分准备。
投稿论文范围
KDD 2025 的研究赛道主要征集知识发现与数据科学领域的创新研究论文，涵盖从理论到应用的多个方面：
数据科学：包含分析各类数据（如社交网络、时间序列、文本等）的方法，以及推荐系统、计算广告、多媒体、金融、生物信息学等应用领域。
大数据：涉及用于数据分析、机器学习等的大型系统，并行和分布式数据科学技术，以及新型算法和统计技术、数据转换和集成等。
基础：包括模型和算法、渐近分析、模型选择、各类学习方法（如深度学习、迁移学习等），还有个性化、安全隐私、可视化以及公平性、可解释性等相关研究。
会议级别：CCF-A
截止日期：2025 年 2 月（已截止）
官网网址：https://kdd2025.kdd.org/
MICCAI - 医学图像计算与计算机辅助干预国际会议
会议介绍：MICCAI 专注于医学图像计算和计算机辅助干预领域，是该领域重要的国际学术交流平台。
研究领域：医学图像计算、计算机辅助介入、导航系统和机器人、可视化和虚拟现实、计算机辅助诊断、生物科学和生物学应用等。
会议特色：医学图像计算与计算机辅助干预专业会议，2025年首次在韩国举行。会议内容丰富，包括论文报告、研讨会、教程和挑战赛，为参与者提供多样化的交流平台。
会议级别：CCF-B
截止日期：2025 年 3 月
官网网址：
https://conferences.miccai.org/2025/en/default.asp
会议介绍：ICCV、CVPR和ECCV是计算机视觉三大顶级会议，每两年举办一次。
研究领域：3D视觉重建、目标检测识别、图像视频处理、深度学习计算机视觉、自动驾驶、人脸识别生物识别。
会议特色：计算机视觉领域权威，汇聚顶尖成果，两年一办，展示重大突破。
会议级别：CCF-A
截止日期：2025 年 3 月
官网网址：https://iccv.thecvf.com/
会议介绍：ACM MM，多媒体领域的国际顶级会议，覆盖多媒体计算、通信和信息检索等领域。
研究领域：多媒体交互、搜索推荐、内容理解、系统构建、AI多媒体。
会议特色：国际多媒体研究顶级会议，推动领域前沿，强调科学多样性、价值共享，倡导跨学科研究。
会议级别：CCF-A
截止日期：2025 年 4 月 12 日
官网网址：https://acmmm2025.org/important-dates/
会议介绍：NeurIPS是AI和ML领域的关键会议，与ICML、ICLR齐名，合称“机器学习三大顶会”。
研究领域：机器学习、计算神经科学、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等。
会议特色：会议涵盖报告、海报、研讨等多样形式，设有最佳论文奖、时间检验奖等奖项，以表彰杰出研究人员。
研究主题：NeurIPS 覆盖AI多个关键领域，包括：- 机器学习：监督、无监督、深度学习 - 计算神经科学：生物神经系统与AI关系 - 自然语言处理：语言模型、文本生成 - 计算机视觉：图像识别、目标检测 - 强化学习：智能体与环境互动 这些主题展示了AI的最新趋势和研究方向，吸引了众多研究者。
内容形式：会议内容丰富，包括专家主题演讲、同行评审论文展示口头（/海报），以及非正式研讨会和教程。特别强调AI的社会影响，设有伦理、公平性和可解释性专题讨论，旨在促进AI领域的全面和健康发展。
会议级别：CCF-A
截止日期：2025 年 5 月底
官网网址：
https://nips.cc/Conferences/2024/Dates
会议介绍：EMNLP是NLP领域核心会议，聚焦实证研究与应用。
研究领域：语言模型优化、词向量、机器翻译、跨语言检索、句法和语义分析。
会议特色：EMNLP 侧重实证研究和应用，促进产学沟通。
会议级别：CCF-B
截止日期：2025 年 6 月中旬
官网网址：https://2025.emnlp.org/
会议介绍：ACML：亚洲机器学习关键会议，促进区域内研究者交流合作。
研究领域：涵盖机器学习基础领域（监督、无监督、半监督、强化学习）及其在生物信息学、计算机视觉和自然语言处理中的应用。
会议特色：聚焦亚洲机器学习，挖掘本土人才，促进学术资源合作共享。
会议级别：CCF-C
截止日期：2025 年 7 月上旬
官网网址：https://www.acml-conf.org/
会议介绍：AAAI，CCF A类会议，展示AI多领域成果。
研究领域：涵盖AI多个领域：知识表示、推理、规划决策、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、多智能体系统。
会议特色：历史悠久，AI领域影响力广，全球学者参与，展示研究成果重要平台。
会议级别：CCF-A
截止日期：2025 年 8 月中旬
官网网址：
https://aaai.org/conference/aaai/aaai-26/
会议介绍：COLING是计算语言学领域的国际盛会，聚焦自然语言处理与研究。
研究领域：对话系统、语用学、文档分类、主题建模、伦理偏见、信息提取。
会议特色：国际学术组织，专攻自然语言处理和计算语言学，每两年举办一次，覆盖领域广泛，强调学术深度与广度。
投稿数量变化：从 1998 年到 2022 年，COLING 会议的投稿数量总体呈现上升趋势。尤其是 2010 年之后，增长趋势更为显著。例如，2018 年投稿数为 1017 篇，到 2020 年大幅增长至 2319 篇 。这一增长反映了自然语言处理领域的快速发展，吸引了越来越多研究者投身相关研究并投稿参会。
接收数量变化：接收数量随着投稿数量的增加而增加。如 2010 年接受了 334 篇论文，2020 年则接受了 644 篇。不过，接收数量的增长幅度明显小于投稿数量，表明会议在论文筛选上保持了一定的标准和严格度 。
接受率变化：接受率在各年份之间波动明显，1998 - 2022 年期间，最低接受率出现在 2006 年，为 23%；最高接受率在 2010 年，达到 41% 。从长期来看，尽管投稿数量持续增加，但接受率总体趋于稳定，维持在 30% 左右。这意味着会议对论文质量把控较为严格，且随着投稿量上升，接受标准可能也有所提高。
会议级别：CCF-B
截止日期：2025 年 10 月
官网网址：https://coling2025.org/
会议介绍：WWW是万维网顶级会议，推动领域研究发展，促进标准应用和市场采纳。
研究领域：深度学习、神经网络、图神经网络、推荐系统、社交媒体和协同过滤等与万维网技术密切相关的领域。
会议特色：顶级盛会，推动万维网基础研究、标准应用及市场采纳，对技术发展和普及影响深远。
投稿量趋势：2012 - 2023 年期间，WWW 会议投稿量呈现明显的波动增长态势。2012 - 2014 年投稿量下降，从 885 篇降至 645 篇；2015 - 2017 年有所上升，从 929 篇增加到 966 篇；2018 - 2023 年显著增长，从 1155 篇跃升至 1900 篇，2021 年更是达到 1736 篇的高峰，之后持续增长 。
中稿量趋势：中稿数量整体呈增长趋势。早期（2012 - 2016 年）中稿量较低，在 84 - 164 篇之间；2017 年起显著增长，2023 年达到 365 篇，2021 年为 357 篇，是中稿量较高的年份。
中稿率趋势：中稿率先升后降，近年来维持在相对较高水平。2012 - 2016 年中稿率较低，平均约 14%；2017 年后开始上升，2020 年和 2021 年分别达到 19.4% 和 20.4%；2022 年有所回落至 17.7%，2023 年为 19.2% 。
会议级别：CCF-A
截止日期：2025 年 10 月上旬
官网网址：https://www2025.thewebconf.org/
会议介绍：CVPR是计算机视觉和模式识别领域的顶级会议，与ICCV、ECCV并称三大顶会。
研究领域：涵盖计算机视觉和模式识别，包括3D视觉、多模态学习、对抗性攻防及自动驾驶等关键领域。
会议特色：计算机视觉和模式识别领域的顶级会议，2024年投稿首破万，录取率23.6%，竞争加剧。
往年资讯
CVPR 作为计算机视觉和模式识别领域的重要会议，近年来的投稿与录用情况备受关注。下面为大家呈现其近三年的投稿量、录取量及录取率数据：
2024 年：投稿量达 11532 篇，录取量为 2719 篇，录取率 23.6%；
2023 年：投稿量 9155 篇，录取量 2359 篇，录取率 25.8%；
2022 年：投稿量 8161 篇，录取量 2067 篇，录取率 25.3% 。
数据表明CVPR投稿量上升，竞争加剧，需充分准备。
投稿论文范围
CVPR 2025 主要征集计算机视觉和模式识别领域高质量、原创性的研究论文，涵盖但不限于以下这些热门方向：
3D 视觉：来自多视图和传感器的 3D 技术、从单个图像获取 3D 信息的方法等。
多模态学习：融合多种模态数据，实现更强大的学习能力。
对抗性攻击和防御：针对计算机视觉系统的攻击手段研究，以及相应的防御策略。
自动驾驶：自动驾驶中涉及的视觉感知、目标识别等关键技术。
医学和生物视觉：如细胞显微镜图像分析、医学影像识别等 。
视觉应用和系统：各类基于计算机视觉技术的实际应用，以及相关系统的研发。
会议级别：CCF-A
截止日期：2025 年 11 月
官网网址：https://cvpr.thecvf.com/
会议介绍：NAACL，北美计算语言学重要会议，CCF B类，聚焦NLP、计算语言学、语言技术研究。
研究领域：计算社科、文化分析、对话系统、话语语用、NLP高效/低资源方法。
会议特色：作为北美地区计算语言学领域的重要会议，汇聚了北美地区顶尖研究力量，对推动计算语言学在北美的研究和发展起到重要作用。
会议级别：CCF-B
截止日期：2025 年 12 月
官网网址：https://2025.naacl.org/（26 未更新）
希望信息助大家合理规划，顺利完成投稿。
投稿前，请细读会议指南，确保论文规范。
END
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