会議情報

ARRL 2024: International Workshop on Adaptable, Reliable, and Responsible Learning

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投稿締切日:
2024-09-10
通知日:
2024-10-07
開催日:
2024-12-09
開催地:
Abu Dhabi, UAE
閲覧: 6482   フォロー: 0   参加: 0
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ARRL
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会伴インデックス (CP-I)

43.8 / 100
全 5,694 件中 第 3,385 位 · 上位 60%
根拠が限られています：この会議は CCF / ICORE / QUALIS のいずれにも収録されておらず、採択率のデータもないため、スコアの大部分は中立の基準値に戻ります。
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%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
コミュニティの注目度 (10%)
10
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：3 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 25% — 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 2026-10-07

論文募集

ARRL 2024 (International Workshop on Adaptable, Reliable, and Responsible Learning) is an academic conference held in Abu Dhabi, UAE on 2024-12-09. The paper submission deadline is 2024-09-10. Acceptance notifications are sent on 2024-10-07.

Theory, methodology, and resource papers are welcome from any of the following areas, including but not limited to: Adaptable Learning Online/Incremental Learning Transfer Learning and Domain Adaptation Lifelong/Continual/Meta Learning Learning from Heterogeneous and Multi-Modal Data Knowledge Discovery from Multiple Databases Learning with Rejection/Abstention Cross-Domain Data Mining Evolving Data Stream Mining Ensemble Learning in Dynamic Environments Reliable Learning Robustness and Generalization in Data Mining Trustworthiness in Learning-enabled Systems Noise Handling and Outlier/Anomaly Detection Data Wrangling and Munging for Reliable Preprocessing Data Quality Assessment and Assurance Robustness in Graph and Network Mining Uncertainty Quantification and Confidence Estimation in Learning-enabled Systems Learning with Very Few Examples Open-World Learning (Learning in Unexpected/Unknown Environments) Responsible Learning Explainable Learning Modules and Architectures Interpretability of Learning Results Algorithmic Fairness in Data Mining Discrimination-aware Data Mining Privacy-Preserving Data Mining Ethical Data Mining and Data Usage Socio-technical Aspects of Data Mining Bias Detection and Mitigation in Learning-enabled Systems AI for Environmental and Social Sustainability Data Mining for Energy Efficiency and Climate Action
最終更新：Dou Sun（）

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