会議情報

ICBDACI 2019: International Conference on Big Data Analytics And Computational Intelligence

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ICBDACI
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投稿締切日:
2019-06-30
通知日:
2019-09-01
開催日:
2019-10-24
開催地:
Chennai, Tamil Nadu, India
開催回数:
2
閲覧: 13773   フォロー: 1   参加: 0

会伴インデックス (CP-I)

38.7 / 100
全 5,682 件中 第 5,343 位 · 上位 95%

データマイニング・データベース 分野 337 件中 第 320 位 人工知能・機械学習 分野 739 件中 第 689 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%)
30
コミュニティの注目度 (10%)
15
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：2 · 会伴でフォローしている研究者：1 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 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 2026-09-16

論文募集

ICBDACI 2019 (International Conference on Big Data Analytics And Computational Intelligence) is an academic conference held in Chennai, Tamil Nadu, India on 2019-10-24. The paper submission deadline is 2019-06-30. Acceptance notifications are sent on 2019-09-01.

ICBDACI 2019 invites a proposal to organize a special session. Below is the list of special session you may wish to choose or if you have something new to propose, please send email to: [email protected]. Computational Intelligence in Feature Analysis, Selection, and Learning in Image and Pattern Recognition Neural networks for feature analysis Fuzzy systems for feature analysis Hybridization of evolutionary computation and neural networks, and fuzzy systems for feature selection and construction Hybridization of evolutionary computation and machine learning, information theory, statistics, mathematical modelling, etc., for feature analysis Feature analysis in classification, clustering, regression, image analysis, signal processing, and other tasks Feature ranking/weighting Feature selection Feature construction/extraction Multi-objective feature selection, construction or extraction Feature analysis on high-dimensional and large-scale data Analysis on computational intelligence for feature selection and construction/extraction algorithms Evolutionary computation for feature analysis Intelligence in Vehicles and Transportation Systems Automated driving and driverless car Learning and adaptive Control Object recognitions such as pedestrian detection, traffic sign detection and recognition Route guidance systems Trip modeling and driver speed prediction Vehicle energy management and optimization in hybrid vehicles Advanced transportation information and communication systems Cloud computing and big data in transportation and vehicle systems Multimodal intelligent transport systems and services Personalized driver and traveler support systems Simulation and forecasting models Connected vehicles of the future. Air, Road, and Rail Traffic Management Advanced Transportation Management Collision detection and avoidance vehicle communications and connectivity Driver state detection and monitoring Driver assistance and automation systems Vehicle fault diagnostics and health monitoring Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics Big Data Finance & Economics Intelligent Trading Agents Trading Room Simulation Time Series Analysis Financial Data Mining Rules and XBRL for Financial Engineering Applications Semantic Web and Linked Data for Computer & Engineering Applications & Models Risk Management Pricing of Structured Securities Asset Allocation Trading Systems Forecasting Risk Arbitrage Behavioral Finance Exotic Options Portfolio Optimization Front/Back Office Operations Agent-based Computational Economics
最終更新：Dou Sun（）

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