2027年模式分析与人工智能国际学术会议(PAAI 2027)_艾思科蓝

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工信部人工智能赋能中小企业典型应用场景案例（科研领域）

2027年模式分析与人工智能国际学术会议

2027 International Conference on Pattern Analysis and Artificial Intelligence

- - 2027年4月23日-25日厦门，中国 - -

会议官网：www.icpaai.org

会议时间：2027年4月23日-25日

会议地点：中国-厦门

录用/拒稿：投稿后1周内

收录类型：EI Compendex, SCOPUS

2027年模式分析与人工智能国际学术会议（PAAI 2027）将于2027年4月23日至25日在中国厦门举行。作为汇聚全球智慧的高水平学术盛会，PAAI 2027致力于为模式识别与人工智能领域的研究人员、工程师及行业专家搭建一个开放、创新、合作的国际交流平台。在当前人工智能技术深刻重塑全球科技与产业格局的时代背景下，本次会议旨在围绕模式分析与智能信息处理的核心理论与前沿应用，展示最新研究成果，探讨关键技术挑战，推动学术创新与产业发展的深度融合。

会议设置五大征稿方向，构建从基础理论到应用系统的完整架构：模式识别与机器学习聚焦监督/半监督学习、深度学习、迁移与元学习、可解释AI等核心算法；计算机视觉与多模态分析涵盖目标检测、三维重建、视觉-语言模型及医学/遥感图像理解；语音、语言与多模态智能关注大语言模型、跨语言NLP、多模态情感分析与对话系统；数据挖掘与知识发现侧重时空模式、因果推断、推荐系统与隐私保护；感知驱动智能系统强调具身智能、自主导航、数字孪生及边缘AI轻量化技术，呼应AI与物理世界的深度融合趋势。

PAAI 2027不仅是一场学术交流的盛会，更是一个思想碰撞与产学研合作的重要契机。厦门作为21世纪海上丝绸之路核心区的重要节点，以其开放包容的城市精神与创新的科技生态，为此次国际学术盛会提供了绝佳的环境。我们热忱欢迎全球各地的专家学者汇聚于此，分享真知灼见，建立合作关系，共同推动模式分析与人工智能领域迈向新的高度。

Call For Papers \| PAAI 2027
Track 1: Pattern Recognition & Machine Learning \| 模式识别与机器学习	Supervised, unsupervised, and semi-supervised learning \| 监督、无监督与半监督学习 Deep learning architectures and theory \| 深度学习架构与理论 Transfer learning and domain adaptation \| 迁移学习与域自适应 Meta-learning and few-shot learning \| 元学习与少样本学习 Generative models and adversarial learning \| 生成模型与对抗学习 Graph neural networks and relational learning \| 图神经网络与关系学习 Representation learning and feature extraction \| 表示学习与特征提取 Dimensionality reduction and manifold learning \| 降维与流形学习 Ensemble methods and model fusion \| 集成方法与模型融合 Interpretable and explainable AI \| 可解释与可说明人工智能 Probabilistic reasoning and Bayesian methods \| 概率推理与贝叶斯方法 Reinforcement learning and sequential decision-making \| 强化学习与序列决策 Online and incremental learning \| 在线学习与增量学习 Large-scale and distributed machine learning \| 大规模与分布式机器学习 Benchmarking, evaluation, and performance analysis \| 基准测试、评估与性能分析
Track 2: Computer Vision & Multimodal Analysis \| 计算机视觉与多模态分析	Image and video processing \| 图像与视频处理 Object detection, recognition, and tracking \| 目标检测、识别与跟踪 Scene understanding and semantic segmentation \| 场景理解与语义分割 3D vision and reconstruction \| 三维视觉与重建 Motion analysis and optical flow \| 运动分析与光流 Face, gesture, and human pose estimation \| 人脸、手势与人体姿态估计 Facial expression and emotion recognition \| 面部表情与情感识别 Action and activity recognition \| 行为与活动识别 Multimodal learning and cross-modal retrieval \| 多模态学习与跨模态检索 Vision-language models and grounding \| 视觉-语言模型与语义关联 Document analysis and optical character recognition \| 文档分析与光学字符识别 Medical image analysis and diagnosis \| 医学图像分析与诊断 Remote sensing and aerial image interpretation \| 遥感与航拍图像解译 Real-time and embedded vision systems \| 实时与嵌入式视觉系统 Synthetic data and data augmentation for vision \| 合成数据与视觉数据增强
Track 3: Speech, Language, and Multimodal Intelligence \| 语音、语言与多模态智能	Speech recognition and synthesis \| 语音识别与合成 Speaker recognition and diarization \| 说话人识别与日志分割 Natural language understanding and generation \| 自然语言理解与生成 Machine translation and multilingual processing \| 机器翻译与多语言处理 Text classification, summarization, and question answering \| 文本分类、摘要与问答 Sentiment analysis and opinion mining \| 情感分析与观点挖掘 Knowledge representation and information extraction \| 知识表示与信息抽取 Dialogue systems and conversational AI \| 对话系统与对话式人工智能 Large language models and fine-tuning strategies \| 大语言模型与微调策略 Multimodal sentiment and emotion analysis \| 多模态情感与情绪分析 Audio-visual speech processing \| 音视频语音处理 Cross-lingual and low-resource NLP \| 跨语言与低资源自然语言处理 Semantic parsing and reasoning \| 语义解析与推理 Fact-checking, faithfulness, and hallucination mitigation \| 事实验证、忠实性与幻觉缓解 Human-computer interaction and intelligent interfaces \| 人机交互与智能界面
Track 4: Pattern Mining and Knowledge Discovery from Data \| 数据中的模式挖掘与知识发现	Clustering, classification, and anomaly pattern detection \| 聚类、分类与异常模式检测 Sequential and temporal pattern recognition \| 时序与序列模式识别 Spatiotemporal pattern mining and analysis \| 时空模式挖掘与分析 Graph structure and network pattern analysis \| 图结构与网络模式分析 Causal pattern discovery and inference \| 因果模式发现与推断 Pattern discovery via multi-source data fusion \| 多源数据融合的模式发现 Feature learning and selection for high-dimensional data \| 高维数据的特征学习与选择 User behavior pattern modeling and recommender systems \| 用户行为模式建模与推荐系统 Pattern evolution and change point detection \| 模式演化与变点检测 Imbalanced learning and rare pattern recognition \| 不平衡学习与稀有模式识别 Transferable and cross-domain pattern discovery \| 可迁移与跨域模式发现 Interpretable pattern mining and visualization \| 可解释模式挖掘与可视化 Data preprocessing and quality enhancement for pattern analysis \| 面向模式分析的数据预处理与质量增强 Large-scale and distributed pattern mining \| 大规模与分布式模式挖掘 Privacy-preserving pattern recognition and mining \| 隐私保护模式识别与挖掘
Track 5: Perception-driven Pattern Recognition and Intelligent Systems \| 感知驱动的模式识别与智能系统	Multimodal perception and sensor-based pattern recognition \| 多模态感知与基于传感器的模式识别 Visual scene understanding and environment modeling \| 视觉场景理解与环境建模 Human behavior, gesture, and activity pattern recognition \| 人体行为、手势与活动模式识别 Intention and interaction pattern recognition in human-robot interaction \| 人机交互中的意图与交互模式识别 Pattern recognition for autonomous navigation and motion planning \| 面向自主导航与运动规划的模式识别 Embodied AI and simulation-to-real pattern transfer \| 具身智能与仿真到现实的模式迁移 Cognitive reasoning and symbolic pattern recognition \| 认知推理与符号模式识别 Pattern-recognition-driven control and decision-making \| 模式识别驱动的控制与决策 Scene pattern recognition for autonomous driving \| 面向自动驾驶的场景模式识别 Visual pattern inspection for industrial quality control \| 面向工业质量控制的视觉模式检测 Digital twin-based pattern modeling and state recognition \| 基于数字孪生的模式建模与状态识别 Medical signal and image pattern recognition for smart healthcare \| 面向智慧医疗的医学信号与图像模式识别 Lightweight pattern recognition for edge and embedded AI \| 面向边缘与嵌入式人工智能的轻量化模式识别 Knowledge distillation and model compression for pattern recognition \| 面向模式识别的知识蒸馏与模型压缩 Benchmarking, datasets, and evaluation for perception systems \| 感知系统的基准测试、数据集与评估

* 其他相关主题均可

>>>投稿注意事项：

◆ 论文不得少于4页（提交稿件需4页）。

◆ 会议仅接受全英稿件。如需翻译服务，请联系下方会议秘书。

◆发表论文的作者需提交全文进行同行评审，仅做报告不发表论文，只需提交摘要报名口头汇报。

◆ 论文应具有学术或实用价值，未在国内外学术期刊或会议发表过。涉嫌抄袭的论文将不被出版。

◆ 作者可通过iThenticate查重或其他查重系统自费查重(含参考文献)，由文章重复率引起的被拒搞，将由作者自行承担。

◆ 在稿件录用付费后，因个人原因需撤稿，需扣除30%注册费用作为手续费用。

◆ 论文格式需按出版社要求的模板进行排版，会议论文模板下载 → 前往【资料下载】栏目下载。

◆ 投稿流程全程在艾思科蓝线上完成，可点击下方图标直达投稿页面。

文章发表流程：投稿→审稿返修→录用→缴费→【注册参会】→查重、排版→上传与签署→见刊→【纸质论文集邮寄】→检索

PAAI 2027 所有的投稿都必须经过2-3位同行专家评审，经过严格的审稿之后，最终所录用的论文将提交至出版社以论文集的形式提交出版，出版后提交EI Compendex, Scopus检索。

Conference Agenda \| PAAI 2027
日期	时间	内容
2027年4月23日	14:00-17:00	签到注册
2027年4月24日	09:00-12:00	主题报告
	12:00-14:00	午餐时间
	14:00-17:30	口头报告
	18:00-20:00	晚宴时间
2027年4月25日	09:00-17:00	学术考察

★注：具体安排以会议手册为准。

类别	注册费（人民币）
常规投稿（双栏4页）	3800 元/篇
学生投稿（双栏4页）	3600 元/篇
★投稿早鸟价（双栏4页）（需在2027年3月9日前完成投稿）	3400 元/篇
超页费（第5页起算）	400 元/页
仅参会不投稿	1500 元/人
团队参会不投稿(≥3人)	1300 元/人

★注：

· 早鸟价、学生优惠、老客户优惠等各项优惠不可叠加使用

· 投稿优惠详情请投稿前咨询会议秘书，系统不自动发放

· 付费完成注册后，因个人原因撤稿扣除费用标准20%-30%

★退款须知：

如果与会者因个人原因要求取消会议并退款，适用以下退款政策。

*在会议召开前60天。退还70%的款项

*会议前30-60天。50%的款项退款

*会议前30天内。退还30%的款项

*会议结束后：不退款

取消和退款请求必须通过电子邮件正式提出。组委会保留因不可抗力而改变会议日期和地点的权利。因不可抗力事件造成的损失不承担任何责任，退款政策也不适用。

作者参会	一篇录用文章允许一名作者免费参会，可在会议现场进行口头报告或海报展示等
主讲嘉宾	申请主题演讲，由组委会审核
口头报告	申请口头报告，时间为10-15分钟
海报展示	申请海报展示，A1尺寸，彩色打印
听众参会	不投稿仅参会，也可申请演讲及展示

★会议由艾思科蓝提供技术支持，在线报名，请点击下面图标进行报名参会

大会秘书：Ms Zhang / 张老师

会议邮箱: ic_paai@163.com

企微二维码.png

*部分视觉素材由AI辅助生成，仅用于会议视觉传播。

Call For Papers \| PAAI 2027
Track 1: Pattern Recognition & Machine Learning \| 模式识别与机器学习	Supervised, unsupervised, and semi-supervised learning \| 监督、无监督与半监督学习 Deep learning architectures and theory \| 深度学习架构与理论 Transfer learning and domain adaptation \| 迁移学习与域自适应 Meta-learning and few-shot learning \| 元学习与少样本学习 Generative models and adversarial learning \| 生成模型与对抗学习 Graph neural networks and relational learning \| 图神经网络与关系学习 Representation learning and feature extraction \| 表示学习与特征提取 Dimensionality reduction and manifold learning \| 降维与流形学习 Ensemble methods and model fusion \| 集成方法与模型融合 Interpretable and explainable AI \| 可解释与可说明人工智能 Probabilistic reasoning and Bayesian methods \| 概率推理与贝叶斯方法 Reinforcement learning and sequential decision-making \| 强化学习与序列决策 Online and incremental learning \| 在线学习与增量学习 Large-scale and distributed machine learning \| 大规模与分布式机器学习 Benchmarking, evaluation, and performance analysis \| 基准测试、评估与性能分析
Track 2: Computer Vision & Multimodal Analysis \| 计算机视觉与多模态分析	Image and video processing \| 图像与视频处理 Object detection, recognition, and tracking \| 目标检测、识别与跟踪 Scene understanding and semantic segmentation \| 场景理解与语义分割 3D vision and reconstruction \| 三维视觉与重建 Motion analysis and optical flow \| 运动分析与光流 Face, gesture, and human pose estimation \| 人脸、手势与人体姿态估计 Facial expression and emotion recognition \| 面部表情与情感识别 Action and activity recognition \| 行为与活动识别 Multimodal learning and cross-modal retrieval \| 多模态学习与跨模态检索 Vision-language models and grounding \| 视觉-语言模型与语义关联 Document analysis and optical character recognition \| 文档分析与光学字符识别 Medical image analysis and diagnosis \| 医学图像分析与诊断 Remote sensing and aerial image interpretation \| 遥感与航拍图像解译 Real-time and embedded vision systems \| 实时与嵌入式视觉系统 Synthetic data and data augmentation for vision \| 合成数据与视觉数据增强
Track 3: Speech, Language, and Multimodal Intelligence \| 语音、语言与多模态智能	Speech recognition and synthesis \| 语音识别与合成 Speaker recognition and diarization \| 说话人识别与日志分割 Natural language understanding and generation \| 自然语言理解与生成 Machine translation and multilingual processing \| 机器翻译与多语言处理 Text classification, summarization, and question answering \| 文本分类、摘要与问答 Sentiment analysis and opinion mining \| 情感分析与观点挖掘 Knowledge representation and information extraction \| 知识表示与信息抽取 Dialogue systems and conversational AI \| 对话系统与对话式人工智能 Large language models and fine-tuning strategies \| 大语言模型与微调策略 Multimodal sentiment and emotion analysis \| 多模态情感与情绪分析 Audio-visual speech processing \| 音视频语音处理 Cross-lingual and low-resource NLP \| 跨语言与低资源自然语言处理 Semantic parsing and reasoning \| 语义解析与推理 Fact-checking, faithfulness, and hallucination mitigation \| 事实验证、忠实性与幻觉缓解 Human-computer interaction and intelligent interfaces \| 人机交互与智能界面
Track 4: Pattern Mining and Knowledge Discovery from Data \| 数据中的模式挖掘与知识发现	Clustering, classification, and anomaly pattern detection \| 聚类、分类与异常模式检测 Sequential and temporal pattern recognition \| 时序与序列模式识别 Spatiotemporal pattern mining and analysis \| 时空模式挖掘与分析 Graph structure and network pattern analysis \| 图结构与网络模式分析 Causal pattern discovery and inference \| 因果模式发现与推断 Pattern discovery via multi-source data fusion \| 多源数据融合的模式发现 Feature learning and selection for high-dimensional data \| 高维数据的特征学习与选择 User behavior pattern modeling and recommender systems \| 用户行为模式建模与推荐系统 Pattern evolution and change point detection \| 模式演化与变点检测 Imbalanced learning and rare pattern recognition \| 不平衡学习与稀有模式识别 Transferable and cross-domain pattern discovery \| 可迁移与跨域模式发现 Interpretable pattern mining and visualization \| 可解释模式挖掘与可视化 Data preprocessing and quality enhancement for pattern analysis \| 面向模式分析的数据预处理与质量增强 Large-scale and distributed pattern mining \| 大规模与分布式模式挖掘 Privacy-preserving pattern recognition and mining \| 隐私保护模式识别与挖掘
Track 5: Perception-driven Pattern Recognition and Intelligent Systems \| 感知驱动的模式识别与智能系统	Multimodal perception and sensor-based pattern recognition \| 多模态感知与基于传感器的模式识别 Visual scene understanding and environment modeling \| 视觉场景理解与环境建模 Human behavior, gesture, and activity pattern recognition \| 人体行为、手势与活动模式识别 Intention and interaction pattern recognition in human-robot interaction \| 人机交互中的意图与交互模式识别 Pattern recognition for autonomous navigation and motion planning \| 面向自主导航与运动规划的模式识别 Embodied AI and simulation-to-real pattern transfer \| 具身智能与仿真到现实的模式迁移 Cognitive reasoning and symbolic pattern recognition \| 认知推理与符号模式识别 Pattern-recognition-driven control and decision-making \| 模式识别驱动的控制与决策 Scene pattern recognition for autonomous driving \| 面向自动驾驶的场景模式识别 Visual pattern inspection for industrial quality control \| 面向工业质量控制的视觉模式检测 Digital twin-based pattern modeling and state recognition \| 基于数字孪生的模式建模与状态识别 Medical signal and image pattern recognition for smart healthcare \| 面向智慧医疗的医学信号与图像模式识别 Lightweight pattern recognition for edge and embedded AI \| 面向边缘与嵌入式人工智能的轻量化模式识别 Knowledge distillation and model compression for pattern recognition \| 面向模式识别的知识蒸馏与模型压缩 Benchmarking, datasets, and evaluation for perception systems \| 感知系统的基准测试、数据集与评估

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