概念Constrained Learning for Scientific Modelling / 科学建模约束学习
CL4SM
科学建模约束学习研讨会（CL4SM）是NeurIPS预会议专题研讨会，聚焦于将物理约束、守恒定律、对称性等先验知识引入机器学习模型，推动科学机器学习领域从单纯追求拟合精度转向物理一致性与精度的平衡
时间轴 (近 90 天)
10月12日
CL4SM（科学建模约束学习）专题研讨会是NeurIPS 2026巴黎会议的预会议活动，作为ELLIS UnConference的一个专题
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10月12日
CL4SM研讨会的核心主张是推动机器学习模型尊重守恒定律、对称性、稳定性以及其他先验知识
待验证50%
10月12日
CL4SM研讨会接受两类两页篇幅投稿（含参考文献）：进行中的工作，以及教程、演示、软件库与数据集
已过期50%
10月12日
CL4SM研讨会为非存档性质，投稿不影响论文日后在正式场所发表，使用PMLR模板并采用单盲评审
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10月12日
CL4SM研讨会投稿截止时间为2026年10月30日（AoE 23:59），通知结果2026年11月12日，会议日期为2026年12月8日
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10月12日
CL4SM会议地点为巴黎议会宫（Palais des Congrès de Paris），恰在NeurIPS 2026正式开幕前
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10月12日
CL4SM征稿明确覆盖气候、流体、工程、能源与工业等应用领域
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