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DeLTA 2027: International Conference on Deep Learning Theory and Applications

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Día de Entrega:
2027-03-25 Faltan 167 días
Fecha de Notificación:
2027-05-17
Fecha de conferencia:
2027-07-19
Ubicación:
Rome, Italy
Ediciones:
Añadir al calendario: Google Calendar · Outlook / Apple (.ics)
Vistas: 11891   Seguidores: 1   Asistentes: 0
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DeLTA
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Índice Conference Partner (CP-I)

49,3 / 100
Puesto n.º 1.786 de 5.694 congresos · 32% superior

N.º 184 de 741 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%)
59
Atención de la comunidad (10%)
17
Integridad del registro público (15%)
55

Datos utilizados: Ediciones documentadas: 8 · Investigadores que lo siguen aquí: 1 · Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 3

Falta en el registro público: Tasas de aceptación históricas (+4,5) · 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 1.1 · Calculado el 2026-10-09

Solicitud de Artículos

DeLTA 2027 (International Conference on Deep Learning Theory and Applications) is an academic conference held in Rome, Italy on 2027-07-19. The paper submission deadline is 2027-03-25. Acceptance notifications are sent on 2027-05-17.

SCOPE Deep Learning and Big Data Analytics are two major topics of data science, nowadays. Big Data has become important in practice, as many organizations have been collecting massive amounts of data that can contain useful information for business analysis and decisions, impacting existing and future technology. A key benefit of Deep Learning is the ability to process these data and extract high-level complex abstractions as data representations, making it a valuable tool for Big Data Analytics where raw data is largely unlabeled. Machine-learning and artificial intelligence are pervasive in most real-world applications scenarios such as computer vision, information retrieval and summarization from structured and unstructured multimodal data sources, natural language understanding and translation, and many other application domains. Deep learning approaches, leveraging on big data, are outperforming state-of-the-art more “classical” supervised and unsupervised approaches, directly learning relevant features and data representations without requiring explicit domain knowledge or human feature engineering. These approaches are currently highly important in IoT applications. CONFERENCE AREAS Each of these topic areas is expanded below but the sub-topics list is not exhaustive. Papers may address one or more of the listed sub-topics, although authors should not feel limited by them. Unlisted but related sub-topics are also acceptable, provided they fit in one of the following main topic areas: 1. MODELS AND ALGORITHMS 2. MACHINE LEARNING 3. BIG DATA ANALYTICS 4. COMPUTER VISION APPLICATIONS 5. NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING AREA 1: MODELS AND ALGORITHMS Recurrent Neural Network (RNN) Evolutionary Methods Convolutional Neural Networks (CNN) Deep Hierarchical Networks (DHN) Dimensionality Reduction Unsupervised Feature Learning Generative Adversarial Networks (GAN) Autoencoders AREA 2: MACHINE LEARNING Active Learning Meta-Learning and Deep Networks Deep Metric Learning Methods Deep Reinforcement Learning Learning Deep Generative Models Graph Representation Learning Clustering, Classification and Regression Classification Explainability AREA 3: BIG DATA ANALYTICS Extracting Complex Patterns Fast Information Retrieval Scalability of Models Data Integration and Fusion High-Dimensional Data AREA 4: COMPUTER VISION APPLICATIONS Image Classification Object Detection Image Retrieval Semantic Segmentation AREA 5: NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING Sentiment Analysis Question Answering Applications Content Filtering on Social Networks Recommender Systems
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