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先发到会议，再发到期刊。
会议论文发表之后，再刊发到期刊的问题，主要分为以下几个步骤：1。 会议结束之后，会议组织方一般会根据每个session的发表情况，统计并推荐， 组织方会结合推荐及会议之前的评审意见，挑选出几篇好的论文出来（一般不会很多），3。通知作者怎么修改，4。主办方收到你的修订稿之后，会把修改稿发送到相应的期刊邮箱，5。期刊的editor会重新review你的论文（也有期刊不进行review，直接发表，比较少，一般需要review），6。期刊的editor（不是会议主办方）决定你的论文是发表还是修改再审，还是直接发表。从你的信件来看，会议主办方还没有确定推荐的名单，让你等待！祝你好运
如果是很好的会议，一般都要给说明的，而且还有专家评审意见
并没有说你的文被推荐到期刊发表只是说名单还未确定，确定会通知你。
ISTP检索现在改名为CPCI检索会议论文一般是遴选出一些推荐到SCI期刊上发表的，被SCI检索的期刊，级别当然高于国内核心期刊不是所有的会议论文都能被ISTP（即CPCI）检索，也不是所有的会议都能推荐SCI发表。可以看下这个会议，已经第九届，有ISTP发表和SCI发表的机会：2019第九届国际生物技术与生物工程学术会议 (ICBB2019)
sci要求很高的，当然“基本不可能 ”了。会议论文的等级与其相差不是一两个等级的~~~最烦那些回答关于论文的问题缀上什么什么论文网的了，强烈鄙视！！！！！！！！！
不会
不一定，要是正规期刊一般会给通知。
如果是很好的会议，一般都要给说明的，而且还有专家评审意见
那可不一定，核心期刊都管的很严，对文章的要求很高的
并没有说你的文被推荐到期刊发表只是说名单还未确定，确定会通知你。
在我们中国，发表一篇EI检索论文，有些单位奖励3000-8000元不等。是比较高等级的，。
还没有，只是可能
一般来说，sci是不会检索会议的，有些是会议把优秀论文推荐到了某个期刊，这是另一码事。但对于在ccf推荐列表中的会议，本身含金量就相对较高，普遍可以视为sci四区，一些较为优秀的可视为三区，在业内ccf的认可度要比单纯的sci更高。
ISTP检索现在改名为CPCI检索会议论文一般是遴选出一些推荐到SCI期刊上发表的，被SCI检索的期刊，级别当然高于国内核心期刊不是所有的会议论文都能被ISTP（即CPCI）检索，也不是所有的会议都能推荐SCI发表。可以看下这个会议，已经第九届，有ISTP发表和SCI发表的机会：2019第九届国际生物技术与生物工程学术会议 (ICBB2019)
印象中ACL跟NIPS是B类，刚才看了下链接，变A类，正名了，大快人心。
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IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首2019年08月14日 · 优质科技领域创作者8月10日-16日，第28届国际人工智能联合会议IJCAI在中国澳门隆重召开。来自全球各国3000 余名 AI 研究人员和专家齐聚中国澳门，共同探讨人工智能的现状和未来。IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首会议现场IJCAI作为AI领域的首个国际性的学术会议，一直以来都被该领域的研究者们视为发表论文和参加会议的重要殿堂。本届大会共收到4752篇有效提交论文，最终收录论文850篇，接收率为9%。虽然，今年的论文提交量和录取量都创历史新高，但录取比率却是近10年最低。今年IJCAI的投稿总数相较于去年增加了约37%（去年论文投稿量3470篇、收录量710篇），而录取数仅比去年多了141篇。可以看出，一方面AI正受到越来越多研究者的关注，另一方面论文被接受的难度也在不断加大，但论文的含金量也得到了大大提高。IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首大会历年来接收论文数量从通讯作者来看，来自中国的研究人员为本届IJCAI贡献了主要力量。据大会官方统计，今年的接收论文中，38%的论文来自中国，48%的论文来自亚洲。IJCAI 2019 奖项全部出炉！中国接收论文居首根据通讯作者所在地区划分：中国327篇（38%）中国香港15篇美国169篇（20%）欧盟152篇（其中包括英国32，法国29，意大利19，德国28）澳大利亚37篇加拿大14篇其他亚洲国家：日本18篇，新加坡18篇，印度20篇，以色列8根据论文主题划分，机器学习投稿2516篇，接收438篇，依旧是最热门的子领域。其次是计算机视觉，提交833篇，接受117篇；机器学习应用提交785篇论文，收录144篇论文。多智能体系统、自然语言处理、人类和AL、Al中的不确定性等都成为此次热门投稿论文。IJCAI 2019奖项全部出炉在13日上午的开幕致辞中，IJCAI2019理事会主席、香港科技大学计算机科学与工程学系主任杨强教授为各位获奖者颁发了奖项。
相对比较权威的资料是中国计算机学会（CCF）的推荐国际会议和期刊列表，里面有机器学习和数据挖掘方向，你可以参考一下。机器学习和数据挖掘现在基本上不分家了，传统数据挖掘的会议现在也有大量机器学习相关的论文。