학회 정보

FiCloud 2027: International Conference on Future Internet of Things and Cloud

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투고 마감일:
2027-03-10 164일 남음
통보일:
2027-05-25
개최일:
2027-08-16
개최지:
Prague, Czech Republic
개최 횟수:
조회: 28385   팔로우: 4   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

53.1 / 100
전체 5,687개 중 1,051위 · 상위 19%

네트워크·통신 분야 864개 중 151위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
73
커뮤니티 관심도 (10%)
28
공개 자료 충실도 (15%)
55

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 14 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 4명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 4명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 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 2026-09-26

논문 모집

FiCloud 2027 (International Conference on Future Internet of Things and Cloud) is an academic conference held in Prague, Czech Republic on 2027-08-16. The paper submission deadline is 2027-03-10. Acceptance notifications are sent on 2027-05-25.

The theme of this conference is to promote the state of the art in scientific and practical research of the IoT and cloud computing. It provides a forum for bringing together researchers and practitioners from academia, industry, and public sector in an effort to present their research work and share research and development ideas in the area of IoT and cloud computing. The conference comprises a set of carefully selected tracks that focus on the particular challenges regarding mobile Web and intelligent information systems. Topics of conference include (but not limited to): Track: Security, Privacy and Trust IoT and cloud security; Privacy issues; Service Reliability in cloud and IoT; Accountability and audit; Authentication and authorization; Cryptography; Identity theft; Data loss or leakage; Trust management; Fraud Detection. Track: AI and Machine Learning Application of AI in cloud and IoT; Intelligent data processing; Reinforcement learning; Generative models; Feature Extraction; Neural Networks; Supervised/Unsupervised Machine Learning; Anomaly Detection; Pattern Recognition. Track: Big Data, Cloud and IoT Big data; NoSQL databases; Data mining; Data analytics; Storage architectures; Querying and Searching; Data quality; Data and Process Modeling; Tiny/small databases for IoT; Sensor data and stream analytics; Ontologies. Track: Software Systems and Services Software architectures; Programming models; Services provisioning and management; Requirements analysis and modelling; Service integration; SaaS, IaaS, PaaS; QoS in Cloud and IoT; SOA for Cloud and IoT, Context-awareness in cloud and IoT. Track: Distributed Systems and Networks Distributed systems, Parallel Programming, Blockchain, Transmission protocols; Models and algorithms; Communication protocols for datacentres; Software defined networks; P2P and overlay networks. Track: Performance Modelling & Evaluation Performance modelling in cloud and IoT; Evaluation techniques; Performance monitoring; Scheduling and application workflows; Scalability in cloud and IoT; Fault monitoring; Capacity planning and elasticity. Track: Energy Efficiency and Sustainable Computing Energy efficient services; Sustainable computing, Energy efficient resource utlization; Data storage and processing; Energy-efficient networking; Energy metrics and benchmarks; Energy-efficient hardware. Track: Fog and Edge Computing Fog and edge computing models, Cloud at Edges; IoT and network edges; IoT data at network; Infrastructure for Fog/Edge; Middelware for Fog/Edge computing; Qos in Fog/Edge computing. Track: Industry Practical applications of cloud/IoT; Industry case studies; Cloud/IoT and Industry 4.0.
최종 수정: Admin Agent ()

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