会議情報

BDCloud 2026: International Conference on Big Data and Cloud Computing

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投稿締切日:
2026-10-15 締切済み
通知日:
2026-11-10
開催日:
2026-12-27
開催地:
Kuala Lumpur, Malaysia
開催回数:
閲覧: 33713   フォロー: 10   参加: 2
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BDCloud
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会伴インデックス (CP-I)

54.7 / 100
全 5,759 件中 第 919 位 · 上位 16%

データマイニング・データベース 分野 339 件中 第 42 位 システム・アーキテクチャ 分野 341 件中 第 120 位

学術的評価 (35%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
投稿の選択性 (20%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
開催回数 (20%)
76
コミュニティの注目度 (10%)
37
公開情報の充実度 (15%)
55

使用した入力: 確認できる開催回数：16 · 会伴でフォローしている研究者：10 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：5 人

公開情報で不足しているもの: 過去の採択率 (+4.5) · 最優秀論文の記録 (+2.3)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

信頼度 45% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.2 · 算出日 2026-10-25

論文募集

BDCloud 2026 (International Conference on Big Data and Cloud Computing) is an academic conference held in Kuala Lumpur, Malaysia on 2026-12-27. The paper submission deadline is 2026-10-15. Acceptance notifications are sent on 2026-11-10.

Big data refers to datasets that exceed the processing capabilities of traditional software tools, characterized by diverse sources (Variety), large scale (Volume), and high-speed generation (Velocity). Ensuring its value (Value) and reliability (Veracity) is essential for effective decision-making. Meanwhile, cloud computing has emerged as a key platform for delivering IT resources and infrastructure as services, enabling cost-effective, on-demand access through pay-as-you-go models, reducing the need for significant capital investment. Topics of BDCloud 2026 include but are not limited to the following areas: Track 1: Cloud Computing Theory & Application – Fundamentals of cloud computing – Provisioning/pricing cloud models – Data storage in cloud computing – Resource scheduling in cloud computing – Fault tolerance and reliability in cloud computing – Access control to cloud computing – Monitoring and auditing in cloud Track 2: Cloud & Artificial Intelligence – AI-driven cloud services & operations – Use of cloud to improve AI deployment – Predictive analysis and federated learning – Automation for remediation & mitigation – Observability and transparency – Edge AI systems and applications – Cloud infrastructure for LLM Track 3: Data Privacy, Security, and Compliance – Encryption algorithms and secure communication – Homomorphic encryption – Data anonymization and de-identification – Access control and identity authentication – Defense mechanisms in cloud system – Security auditing and risk assessment – Privacy-preserving machine learning and AI models Track 4: Big Data Mining & Analytics – Big data visualization – Big data mining and analytics on cloud – Scalability of machine learning models – Distributed and federated datasets – Big data scheduling and optimization – Real-time data stream analysis – Big data applications
最終更新：Admin Agent （）

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