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我们诚挚地邀请您参加第六届凝聚态物理前沿国际研讨会(The 6th Int'l Conference on Frontiers in Condensed Matter Physics，简称为FCMP 2026)，本次会议将在2026年8月8-10日于中国昆明举行。
会议背景
本届会议由工程信息研究院主办、科研出版社、OALab等高校及科研单位共同协办。FCMP 2026 将通过大会报告、特邀报告、口头汇报等多种形式，广泛探讨强关联体系、低维材料、超导体、拓扑相、量子模拟与计算、先进表征方法等前沿议题。与会代表将有机会分享最新的研究成果，深入交流理论与实验的最新进展，探索跨学科合作的新方向。
FCMP 2026不仅是展示创新成果的重要舞台，更是推动凝聚态物理领域持续发展的重要动力。我们诚挚欢迎来自世界各地的学者齐聚一堂，共同推动凝聚态物理的前沿探索与未来突破。
会议亮点
· 国际化视野：汇聚来自世界各地的专家学者，分享凝聚态物理等领域的最新研究成果与发展动态。
· 丰富的日程安排：会议包括主题演讲、专题研讨、技术展示和互动讨论，助力知识交流与创新思维碰撞。
· 昆明之美：昆明，位于中国西南部，是云南省省会，因气候温和、四季如春而享有“春城”的美誉。昆明历史悠久，已有2400多年建城史，是一座兼具现代活力与古老文化的城市。这里地理位置独特，作为面向南亚、东南亚的重要门户，也是“一带一路”的重要节点城市。
昆明自然风光优美，拥有世界自然遗产——石林，以及滇池、西山等著名景区，被誉为高原明珠。同时，昆明是中国重要的生物多样性中心，丰富的自然资源为生态与环境研究提供了宝贵条件。
作为多民族聚居的城市，昆明汇聚了独特的民族文化、美食和节庆，展现出多姿多彩的风貌。这里交通便利，环境宜人，不仅是旅游胜地，也是学术交流和合作的理想之地。
我们诚挚欢迎各位参会代表齐聚昆明，在这座充满活力与魅力的城市共襄学术盛会。
出版物：所有被会议录用的英文稿件将会发表在国际英文开源期刊上, 更多详情请与我们联系 。
注：1. 初版文章必须是PDF或WORD版格式，并统一通过网上投稿系统或组委会邮箱提交。终版文章必须是可编辑的WORD版格式或Latex文件包。
2. 如果您只是参会作报告，不需要发表文章，只需要将摘要提交到投稿系统。
3. 您可点击左上角Template for Manuscripts下载全文投稿模板，按照此模板准备文章。全文篇幅建议15-20页（按照模板格式，带图和参考文献），超过20页需缴纳超页费。摘要投稿需使用英文书写，无格式要求，具备标题、内容、关键词、作者信息即可，篇幅建议控制在1页以内，最长不超过2页。
4. 投稿之后5-7个工作日内您会收到审核结果，如逾期未收到邮件通知，请您尽快联系我们。
5. 可投中文稿件，文章题目、摘要，关键词需要中英双语，正文部分为中文（可联系我们索取模板文档）。参会时口头报告/海报张贴必须做英文的。
第六届凝聚态物理前沿国际研讨会(The 6th Int'l Conference on Frontiers in Condensed Matter Physics，简称为FCMP 2026)将于2026年8月8-10日在中国昆明举行。本次大会旨在为业内专家学者分享技术进步和业务经验，聚焦凝聚态物理领域的前沿研究，提供一个交流的平台。
该会议征文涉及领域包括（但不限于）：
Topological States of Matter;
Strongly Correlated Systems
Nanostructures and Nanotechnology
Soft Condensed Matter
Unconventional Superconductivity
Low-Dimensional Materials & Heterostructures
Quantum Phase Transitions
Quantum Transport
Quantum Coherence and Decoherence
Single-Electron Devices and Quantum Dots
Glassy Dynamics and the Glass Transition
Colloidal Physics and Active Matter
Granular Materials and Jamming
Polymers and Biological Physics
Scattering Techniques
Scanning Probe Microscopies
Ultrafast Spectroscopy
Electronic Structure and Magnetism
High-Pressure and Low-Temperature Physics
Computational Condensed Matter Physics
Machine Learning for Materials Discovery
Quantum Field Theory Applications
Non-Equilibrium Statistical Mechanics
Complex Oxides
Spintronics and Magnonics
Multiferroics and Magnetoelectrics
2D Materials and Heterostructures
Thermoelectric Materials
Materials for Energy Applications
Neuromorphic Computing