会議情報

HPML 2020: High Performance Machine Learning Workshop

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投稿締切日:
2020-02-18 延長
通知日:
2020-03-03
開催日:
2020-11-02
開催地:
Melbourne, Australia
開催回数:
3
閲覧: 14410   フォロー: 0   参加: 0
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HPML
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会伴インデックス (CP-I)

39.5 / 100
全 5,693 件中 第 5,167 位 · 上位 91%

システム・アーキテクチャ 分野 341 件中 第 316 位 人工知能・機械学習 分野 742 件中 第 667 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%)
37
コミュニティの注目度 (10%)
8
公開情報の充実度 (15%)
25

使用した入力: 確認できる開催回数：3 · 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 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 1.1 · 算出日 2026-10-05

論文募集

HPML 2020 (High Performance Machine Learning Workshop) is an academic conference held in Melbourne, Australia on 2020-11-02. The paper submission deadline is 2020-02-18 (extended). Acceptance notifications are sent on 2020-03-03.

This workshop is intended to bring together the Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI) and High Performance Computing (HPC) communities. In recent years, much progress has been made in Machine Learning and Artificial Intelligence in general. This progress required heavy use of high performance computers and accelerators. Moreover, ML and AI have become a “killer application” for HPC and, consequently, driven much research in this area. These facts point to an important cross-fertilization that this workshop intends to nourish. We invite researchers and professionals to take part in this workshop to discuss the challenges of Machine Learning, AI and HPC, and share their insights, use cases, tools and best practices. Proceedings will be published in IEEE Xplore. Topics of interest include, but are not limited to: Distributed and parallel Machine Learning (including deep learning) models Large scale Machine Learning applications Parallel statistical models Large scale data analytics Machine learning applied to HPC Accelerated Machine Learning HPC applied to Machine Learning Benchmarking, performance measurements, and analysis of ML models Hardware acceleration for ML and AI HPC infrastructure and resource management for ML Parallel Causal Models Cloud-based ML/AI
最終更新：Dou Sun（）

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