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ISRL 2020: International Symposium on Reinforcement Learning

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Día de Entrega:
2020-09-01 Cerrado
Fecha de Notificación:
2020-09-15
Fecha de conferencia:
2020-11-06
Ubicación:
Washington DC, USA
Ediciones:
4
Vistas: 14293   Seguidores: 0   Asistentes: 0
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ISRL
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Índice Conference Partner (CP-I)

40,7 / 100
Puesto n.º 4.903 de 5.721 congresos · 86% superior

N.º 626 de 743 en Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Reconocimiento académico (35%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Selectividad en la revisión (20%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Ediciones celebradas (20%)
43
Atención de la comunidad (10%)
8
Integridad del registro público (15%)
25

Datos utilizados: Ediciones documentadas: 4 · Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 2

Falta en el registro público: Tasas de aceptación históricas (+4,5) · Ediciones anteriores (+3,0) · Premios al mejor artículo (+2,3)
Los organizadores pueden añadirlo desde esta página tras reclamar el congreso; las puntuaciones se recalculan cada noche. Cómo subir esta puntuación

Confianza 45 %: la parte de la puntuación respaldada por datos observados y no por la línea base neutra. Cómo se calcula esta puntuación · Ver la clasificación · Versión del algoritmo 1.2 · Calculado el 2026-10-18

Solicitud de Artículos

ISRL 2020 (International Symposium on Reinforcement Learning) is an academic conference held in Washington DC, USA on 2020-11-06. The paper submission deadline is 2020-09-01 (extended). Acceptance notifications are sent on 2020-09-15.

With the development of Artificial Intelligence (AI) technology, many AI-enabled algorithms have deeply changed our daily lives. Reinforcement Learning (RL) algorithms are intensively studied in recent years especially on advocated game domains. There are several highlights of the numerous studies of RL in various game domains presented in the very recent years. However, there are also other research works shown that the RL can be applied on many other research topics. Thus, we held this symposium on drawing a larger perpsective on what we have learned from studying RL. Call for Papers IEEE ISRL 2020 aims to collect recent academic achievements in novel techniques, developments, empirical studies, and new developments in reinforcement learning. Innovative technical applications based on reinforcement learning algorithms are highly encouraged. The objective of IEEE ISRL 2020 is to provide a forum for scientists, engineers, and researchers to discuss and exchange their new ideas, novel results, work in progress and experience on all aspects of reinforcement learning. Topics of particular interest include, but are not limited to: Current state of reinforcement learning algorithms Technical issues of reinforcement learning applications Theoretical and experimental analysis of reinforcement learning Security and Privacy with reinforcement learning Learning paradigms for reinforcement learning Reinforcement learning for scheduling Reinforcement learning based behaviour correction High performance computing for training with reinforcement learning The future applications of reinforcement learning
Última actualización por Dou Sun el

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