数据挖掘
数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理（英语：data pre-processing）、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“数据库知识发现”（Knowledge-Discovery in Databases, KDD）的分析步骤 ，本质上属于机器学习的范畴。类似词语“资料采矿”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样（可能）过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以创建新的假设来检验更大数据总体。
2024第五届电气工程，机械工程与自动化国际会议（ICEEMEA2024）涵盖主题包括但不仅限于数据挖掘等领域，会议组委会诚邀全球相关领域的学者、专家参加此次国际会议，就相关热点问题进行探讨、交流，共同促进科学研究的进步与发展。
会议征稿
2024第五届电气工程，机械工程与自动化国际会议（ICEEMEA2024）诚邀学者、专家提交他们的研究摘要、论文并参会交流。
ICEEMEA2024 的摘要与全文投稿通道已开放，欢迎您提交摘要和全文：
摘要出版
会议接受英文摘要投稿，摘要录用后，将以会议摘要集的形式由 Science Publishing Group (SciencePG) 出版。
全文出版
论文全文被录用后，将根据主题在线出版在 Science Publishing Group (SciencePG) 的相关期刊上。合作期刊可被部分国外的检索机构检索，如WorldCat, CrossRef, Electronic Journals Library, Zeitschriftendatenbank, EZB, ResearchBib, Polish Scholarly Bibliography, Wissenschaftszentrum Berlin等。
