Información de la conferencia
WSPML 2020: International Workshop on Signal Processing and Machine Learning
http://www.wspml.org/
Día de Entrega:
2020-10-20 Extended
Fecha de Notificación:
2020-10-20
Fecha de Conferencia:
2020-11-20
Ubicación:
Kuala Lumpur, Malaysia
Años:
2
Vistas: 1972   Seguidores: 1   Asistentes: 0

Ubicación
Solicitud de Artículos
★2020年第二届信号处理与机器学习国际研讨会(WSPML 2020) ---Ei Compendex&Scopus-Call for papers
|2020年11月20-22日,马来西亚吉隆坡|网站: www.wspml.org    

★WSPML 2020将围绕“信号处理与机器学习”的最新研究领域而展开,为研究人员,工程师和学者,以及行业专业人士提供一个平台并介绍他们的最新的研究成果以及今后开发的活动,为参会人员们交流新的思想和应用经验建立业务或研究关系。本次会议将于2020年11月20-22日在马来西亚吉隆坡召开,在会议期间您将有机会聆听到前沿的学术报告,见证该领域的成果与进步。

★出版和索引
所有接受的论文将在线出版,将被Ei Compendex,SCOPUS,Google Scholar,Cambridge Scientific Abstracts(CSA),Inspec, ISTP等检索,优秀论文将在国际期刊上发表。

★特邀演讲嘉宾
一.Soo-Young Lee教授——韩国科学技术高级研究所,韩国
Soo-Young Lee教授是人工智能咨询公司(AI Consulting,Inc.)创始人,人工语言智能公司(ALI)首席技术官,韩国高级科学技术研究所(KAIST)名誉教授,国际神经网络学会(INNS)研究员。在过去的30年里,他一直致力于智能机器,即人工智能,灵感来自大脑信息处理机制。他现在领导着情感对话代理项目,一个韩国国家旗舰人工智能项目,有大约20名教授和5个组织。他的公司专门为各行业提供语音处理、自然语言理解、会话代理等方面的咨询和研发服务。曾任亚太地区神经网络学会会长,并获得INNS颁发的会长奖和APNNA颁发的杰出成就奖。他的研究兴趣主要集中在具有类人智能和情感行为的人工认知系统中。他研究过语音和图像识别、自然语言处理、情境感知、内部状态识别以及类似人类的会话代理。在众多的内在状态中,他对情感、同情、信任、伦理和人格都感兴趣。他的团队在2015年的面部图像情感识别挑战赛(EmotiW;野外情感识别)中名列榜首,在ConvAI2017挑战赛中排名第三。他的文本到语音(TTS)技术能够产生具有情感和个性的类人语音。

二.Swagatam Das博士——印度统计研究所,印度
Swagatam Das目前担任印度加尔各答印度统计研究所电子和通信科学股副教授。他的研究兴趣包括机器学习和非凸优化。Swagatam Das博士在同行评议的期刊和国际会议上发表了一本研究专著、一本编辑卷和300多篇研究论文。他是Elsevier国际期刊Swarm and Evolutionary Calculation的创始联合主编。他还担任或正在担任模式识别(Elsevier)的副主编,IEEETrans。关于系统、人和控制论:系统、IEEE计算智能杂志、IEEE访问、神经计算(Elsevier)、人工智能工程应用(Elsevier)和信息科学(Elsevier)。他是应用软件计算(Elsevier)和人工智能进步(Springer)的编辑委员会成员。Das博士有19000多条谷歌学者引文,迄今为止H指数为64。他曾在《进化计算的IEEE交易》和《SMC的IEEE交易》等期刊担任特刊特约编辑,并获得印度国家工程院(INAE)颁发的2012年青年工程师奖。他还获得了2015年汤森路透印度卓越研究引文奖(Thomson Reuters Research Excellence India Citation Award),成为2010年至2014年间印度工程和计算机科学类最高引文研究员。

★节目预览/节目一览
11月20日:注册+接待
11月21日:开幕式+ KN演讲+分会场报告
11月22日:分会场报告+实验室参观/半日游

★论文提交及要求
1.通过CMT投稿:https://cmt3.research.microsoft.com/WSPML2020
2.投稿邮箱:wspml@hksra.org    
3.投稿要求:
(1)稿件必须为全英文稿件,图片、表格、公式中均不允许有中文出现,稿件需与主题相关。
(2)主题突出,内容层次分明,数据准确可靠,论述严谨,结论明确。未在国内外公开刊物或其它学术会议上发表过。
(3)请作者按照官网上模板的格式编排(最好是在模板的基础上替换原文内容)。本次会议采取先投稿、先送审、符合条件者先发送录用通知方式进行。审稿周期约为3-7个工作日。
(4)投稿的文章经过初审之后,将提交给至少2名审稿委员会成员进行同行审查,审查内容包括原创性、技术或研究的内容和深度、会议主题相关性、贡献性和可读性。
(5)如果只参会做报告,不出版,则只需提交摘要以供审阅。听众不需要提交稿件,注册成功的听众可以参加会议的所有分会。
(6)稿件不允许有剽窃行为,涉嫌抄袭的文章将不会送审。


★联系我们
吴女士
电子邮件:wspml@hksra.org     
网址:www.wspml.org    
QQ: 2011307354(加QQ时请附上您想咨询的会议名字简称,如:WSPML 2020)

WSPML 2019 solicits original, unpublished and novel papers for research publication and presentation in research track, and industry/application papers in application track. Articles in all areas of Signal Processing and Machine Learning are of interest, including the following:

Adaptive Filtering & Signal Processing 
Ad-Hoc and Sensor Networks
Analog and Mixed Signal Processing
Applications (biomedical signals, biometrix, bioinformatics)
Multichannel adaptive signal processing
Array Signal Processing
Artificial neural network (ANN)
Modulation and Channel Coding
Audio and Electroacoustics 
Natural Language Processing
Mining Motion from Sequence
Audio/Speech Processing and Coding
Bayesian and distributed learning
Bioimaging and Signal Processing 
Mining Images in Computer Vision
Biometrics & Authentification
Biosignal Processing & Understanding
Multimedia Signal Processing 
Classification and pattern recognition
Multimedia & Human-computer Interaction
Classification techniques
Cognitive information processing
Communication and Broadband Networks
Communication Signal processing
Multiset data analysis
Computational Intelligence
Computer Vision & Virtual Reality
Cryptography and Network Security
Data-driven adaptive systems
Data-driven models
Design and Implementation of Signal Processing Systems 
Multimedia Communications
Digital Signal Processing 
DSP Implementations and Embedded Systems 
Multimodal data fusion
Emerging Technologies 
Extreme learning machine (ELM)
Feature extractions
Genomic signals and  sequences
Graphical models and kernel methods
Hardware Implementation for Signal Processing
Higher Order Spectral Analysis
Image and Multidimensional Signal Processing 
Image Processing & Understanding
Image/Video Processing and Coding
Industry Technology 
Internet Signal Processing
Kernel design
Kernel methods and graphical models
Learning and adaptive control
Learning for Handwriting Recognition
Learning in Image Pre-Processing and Segmentation
Learning in process automation
Learning of action patterns
Learning of appropriate behaviour
Learning robots
Learning theory
Learning/adaption of recognition and perception
Least-squares SVM (LS-SVM)
Machine Learning for Signal Processing
Machine learning methods
Mining Images and Texture
Network Analysis and Intrusion Detection
Neural Methods
Neural networks
Next Generation Mobile Communications
Nonlinear signal processing
Nonlinear Signal Processing 
Optical Communications
Parallel and Distributed Processing
PDE for Image Processing
Perceptual signal processing
Radar Signal Processing 
Rapid Prototyping and Tools for DSP Design 
RF and Wireless Communications
Sensor Array and Multi-channel Processing
Signal Processing and Communications Education
Signal Processing for Communications
Signal Processing for Security
Signal Processing Theory and Methods
Smart Grid, games, social networks
Sparsity-aware learning
Subspace/maniforld learning
Support vector machines (SVM)
Twin SVM (TWSVM)
Última Actualización Por Wind Zeng en 2020-07-06
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