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第五届统计、数学建模与分析学术研讨会(SMMA 2022)

英语

2022-05-27 至 2022-05-29

西安

13264702250

editor_sarah@126.com

https://www.maymeeting.org/conference/

距离开始时间

16

Days

立即报名

第五届统计、数学建模与分析学术研讨会(SMMA 2022)

The 5th Int'l Conference on Statistics, Mathematical Modelling and Analysis (SMMA 2022)

大会官网:https://www.maymeeting.org/conference/SMMA2022/

大会时间:2022年5月27-29日

大会地点:中国西安

在线投稿:https://www.maymeeting.org/conference/ch/Index.aspx?id=1482

邮箱投稿:wsconf5@163.com

录用通知:论文投稿后1周左右

△.会议简介

第五届统计、数学建模与分析学术研讨会(SMMA 2022)将于2022年5月27-29日在中国西安举行。SMMA 2022旨在为业内专家学者分享技术进步和业务经验,聚焦应用统计学,数据建模与分析,模拟实验设计,统计分析系统程序设计,统计应用,统计遗传学,统计与数学教育相关领域的前沿研究,提供一个交流的平台。会议将集聚来自世界各地的科研人员、工程师、学者及业界专家,展示他们在统计、数学建模与分析领域的最新研究成果及活动进展。

△.文章出版

所有被会议录用的稿件将会发表在开源期刊,被知网学术、谷歌学术等收录。

△.投稿须知:

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。

论文排版格式以及投稿方式详见网站说明。

审稿流程:本次会议采用先投稿,先送专家评审的方式进行,审稿周期约1周。

△.参会方式(注:会议有Oral Presentation以及Poster环节)

1.全文参会:提交全文,申请参与10-15分钟的口头报告,3600元

2.摘要参会:提交摘要,申请参与10-15分钟的口头报告,2700元

3.听众参会:只参会听讲,不参与演讲及展示,2400元

△.大会咨询

电子邮箱: wsconf5@163.com
联系电话: +86 132 6470 2250 (周一到周五)
QQ: 1349406763 
微信咨询: 3025797047
微信公众号: Academic Communications

△. 大会议题

Actuarial science
Applied data mining and statistical learning
Applied Simulation
Applied statistics
Applied time series analysis
Biometrics and applied statistics
Biostatistics and bioinformatics
Data modeling and analysis
Design of simulation experiments
Econometrics
Financial mathematics
Geostatistics
Image, speech and video processing and analysis
Linear algebra and programming models
Mathematical modelling
Metamodelling and regression
Model verification and validation
Modeling and simulation
Modeling simulation inputs
Numerical analysis
Pattern recognition and analysis
Random processes
Real analysis and statistics
Sampling techniques
Satisfiability modulo theories
Sensitivity analysis
Singular perturbation theory
Smoothing and statistical graphics
Social science methodology
Statistical analysis system programming
Statistical applications
Statistical genetics
Statistics and mathematics education
Statistics for environments
Stochastic modelling