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Smart Data 2016: IEEE International Conference on Smart Data

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Smart Data
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投稿締切日:
2016-09-30
通知日:
2016-10-31
開催日:
2016-12-15
開催地:
Chengdu, China
閲覧: 14465   フォロー: 3   参加: 2

会伴インデックス (CP-I)

43.4 / 100
全 5,693 件中 第 3,608 位 · 上位 64%
根拠が限られています：この会議は CCF / ICORE / QUALIS のいずれにも収録されておらず、採択率のデータもないため、スコアの大部分は中立の基準値に戻ります。
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%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
コミュニティの注目度 (10%)
22
公開情報の充実度 (15%)
25

使用した入力: 会伴でフォローしている研究者：3 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：2 人

公開情報で不足しているもの: 過去の採択率 (+4.5) · 過去の開催回 (+3.0) · 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 25% — 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 1.1 · 算出日 2026-10-03

論文募集

Smart Data 2016 (IEEE International Conference on Smart Data) is an academic conference held in Chengdu, China on 2016-12-15. The paper submission deadline is 2016-09-30. Acceptance notifications are sent on 2016-10-31.

Smart Data aims to filter out the noise and hold the valuable data, which can be effectively used by enterprises and governments for planning, operation, monitoring, control, and intelligent decision making. Although unprecedentedly large amount of sensory data can be collected with the advancement of the cyber-physical-social systems recently. However, having lots of data is not enough. The key is to explore how Big Data can become Smart Data. Advanced Big Data modeling and analytics are indispensable for discovering the underlying structure from retrieved data in order to acquire Smart Data. Computational Intelligence, a set of nature-inspired computational methodologies and approaches, has advanced in the past decades. A large number of Computational Intelligent technologies such as artificial neural networks, evolutionary computation and fuzzy logic have been developed to address complex real-world problems. The adoption of Computational Intelligence technologies and theories in handling Big Data could offer a number of advantages. Computational Intelligence is considered as an effective tool for harvesting Smart Data from Big Data. The goal of this symposium is to promote community-wide discussion identifying the Computational Intelligence technologies and theories for Big Data. We seek submissions of papers which invent new techniques, introduce new methodologies, propose new research directions and discuss approaches for unsolved issues.Topics of interest include, but are not limited to: Drill Smart Data from Big Data New Techniques in Smart Data Machine learning algorithms over Big Data Deep learning models, architectures and algorithms for Big Data Brain-inspired representations learning of Big Data High performance computing for Big Data learning Security, privacy and trust in Big Data Streaming data learning Intelligent decision making systems for Big Data Prediction methods for Big Data applications Evolutionary computing in Big Data Swarm Intelligence and Big data Handling uncertainty and incompleteness in Big Data Applications of Fuzzy Set theory, Rough Set theory, and Soft Set theory in Big Data Big Data applications
最終更新：Dou Sun（）

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