학회 정보

PP 2024: SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing

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투고 마감일:
2023-06-30
통보일:
개최일:
2024-03-05
개최지:
Baltimore, Maryland, USA
개최 횟수:
24
조회: 23128   팔로우: 0   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

49.4 / 100
전체 5,680개 중 1,683위 · 상위 30%

시스템·아키텍처 분야 341개 중 164위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
87
커뮤니티 관심도 (10%)
8
공개 자료 충실도 (15%)
25

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 24 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 2명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 역대 회차 (+3.0) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 45% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-09-11

논문 모집

PP 2024 (SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing) is an academic conference held in Baltimore, Maryland, USA on 2024-03-05. The paper submission deadline is 2023-06-30.

This is the conference of the SIAM Activity Group on Supercomputing. Society for Industrial and Applied Mathematics is proud to present the Twentieth Conference on Parallel Processing for Scientific Computing. This series of conferences has played a key role in promoting parallel scientific computing, algorithms for parallel systems, and parallel numerical algorithms. The conference is unique in its emphasis on the intersection between high performance scientific computing and scalable algorithms, architectures, and software. The conference provides a forum for communication among the applied mathematics, computer science, and computational science and engineering communities. Included Themes Compilers and programming systems Data analysis and visualization Education in HPC Fault-tolerance Large-scale parallel applications Parallel computer systems Performance analysis, tuning, and debugging Reproducibility Scalable parallel algorithms Scientific workflows Contributions are especially welcome in: Algorithms and applications on multiphysics and multiscale computing Frontiers of scientific computing Integration of scientific computing and machine learning methods Post Moore systems and algorithms Verification, validation, and uncertainty quantification
최종 수정: Dou Sun ()

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