会議情報

AIMLSystems 2026: International Conference on AI-ML Systems

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投稿締切日:
2026-06-08 締切済み
通知日:
2026-07-30
開催日:
2026-10-06
開催地:
Lecco, Italy
開催回数:
6
閲覧: 14315   フォロー: 3   参加: 0
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AIMLSystems
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会伴インデックス (CP-I)

46.4 / 100
全 5,759 件中 第 2,567 位 · 上位 45%
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%)
52
コミュニティの注目度 (10%)
31
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 確認できる開催回数：6 · 会伴でフォローしている研究者：3 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：10 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 1.2 · 算出日 2026-10-24

論文募集

AIMLSystems 2026 (International Conference on AI-ML Systems) is an academic conference held in Lecco, Italy on 2026-10-06. The paper submission deadline is 2026-06-08. Acceptance notifications are sent on 2026-07-30.

We welcome submissions presenting original research that explores the interplay between AI/ML and system engineering. Our focus includes (but is not limited to) the following pivotal topics: Scalable & Efficient AI-ML Focuses on agentic AI systems, AIOps efficiency, and distributed, federated, or decentralized learning. Topics include high-performance, robust, secure, and energy-efficient systems, as well as root-cause analysis and auto-scaling for deployments on-premise, in the cloud, or at the edge. System Architectures Advanced hardware platforms (CPU, GPU, accelerators, edge devices) enabling improved cost, performance, and power efficiency; high-performance computing for AI workloads; custom hardware co-design; and data-intensive infrastructures. Socio-Economic & Decision Systems Vertical and domain-adapted foundation models, agentic workflows, and emerging AI techniques with significant system-level implications for decision making and socio-economic modeling. Domain-Specific Solutions Advanced AI-ML methods for real-world systems including healthcare, education, governance, finance, communication, security, and computer vision. Emphasis is placed on scalability, robustness, and meeting strict operational constraints. Safe & Responsible AI Safe system design, detection of out-of-distribution data and hallucinations, and rigorous verification and testing of AI systems. Includes the analysis of risks and opportunities arising from real-world deployment.
最終更新：Dou Sun（）

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