학회 정보

AIMLSystems 2026: International Conference on AI-ML Systems

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AIMLSystems
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투고 마감일:
2026-06-08
통보일:
2026-07-30
개최일:
2026-10-06
개최지:
Lecco, Italy
개최 횟수:
6
조회: 13968   팔로우: 3   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

46.2 / 100
전체 5,682개 중 2,490위 · 상위 44%
학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
52
커뮤니티 관심도 (10%)
30
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 6 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 3명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 8명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 역대 회차 (+3.0) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 45% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-09-18

논문 모집

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.
최종 수정: Dou Sun ()

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