학회 정보

Smart Data 2016: IEEE International Conference on Smart Data

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Smart Data
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투고 마감일:
2016-09-30
통보일:
2016-10-31
개최일:
2016-12-15
개최지:
Chengdu, China
조회: 14467   팔로우: 3   참가: 2

회반 지수 (CP-I)

43.4 / 100
전체 5,693개 중 3,608위 · 상위 64%
근거가 제한적입니다: 이 학회는 CCF / ICORE / QUALIS 어디에도 수록되어 있지 않고 게재율 데이터도 없어, 점수의 대부분이 중립 기준값으로 되돌아갑니다.
학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
커뮤니티 관심도 (10%)
22
공개 자료 충실도 (15%)
25

사용한 입력: 회반에서 팔로우 중인 연구자: 3명 · 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 25% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-03

논문 모집

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
최종 수정: Dou Sun ()

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