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NPC 2026: International Conference on Network and Parallel Computing

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投稿締切日:
2026-07-15 締切済み
通知日:
2026-09-15
開催日:
2026-11-28
開催地:
Bali, Indonesia
開催回数:
CCF: C   ICORE: C   QUALIS: B3   閲覧: 110679   フォロー: 151   参加: 36
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会伴インデックス (CP-I)

80.0 / 100
全 5,705 件中 第 201 位 · 上位 4%

システム・アーキテクチャ 分野 341 件中 第 40 位

学術的評価 (35%)
66
投稿の選択性 (20%)
98
開催回数 (20%)
84
コミュニティの注目度 (10%)
77
公開情報の充実度 (15%)
85

使用した入力: 収録ランク：CCF C, ICORE C, QUALIS B3 · 採択率：13.6%（記録のある 1 回の平均） · 確認できる開催回数：22 · 会伴でフォローしている研究者：151 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：44 人

公開情報で不足しているもの: 最優秀論文の記録 (+2.3)
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信頼度 100% — 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 2026-10-16

論文募集

NPC 2026 (International Conference on Network and Parallel Computing) is a CCF C / ICORE C / QUALIS B3 conference held in Bali, Indonesia on 2026-11-28. The paper submission deadline is 2026-07-15. Acceptance notifications are sent on 2026-09-15.

The IFIP International Conference on Network and Parallel Computing (NPC) is a prestigious annual gathering that serves as a global platform for researchers, academics, and industry professionals to explore and exchange cutting-edge ideas, research findings, and innovative solutions in the fields of network, distributed and parallel computing. Topics of interest include, but are not limited to: Networked, Distributed, and Parallel Computing Applications and Algorithms Networked, distributed, and parallel computing issues and opportunities with Artificial intelligence applications. Networked, distributed, and parallel algorithms for computational and data-enabled scientific, engineering, biological, and medical applications. Networked, distributed, and parallel algorithms for accelerators, neuromorphic architectures, and other emerging architectures. Architectures and Systems Computing and network convergence technologies and systems, computing power networks, computing utility. Emerging architectures and systems at all scales, from embedded, device, edge to cloud. Novel distributed and parallel architectures and systems for AI model training and inference, domain-specific accelerators for AI. High-performance computing, systems for enabling parallelism at extreme scale. Power-efficient and green computing systems. Non-traditional Computing Technology. Neuromorphic architectures and cognitive computing accelerators. Heterogeneous multicore architectures and accelerators. In-memory and near-data computing. Network and interconnect architectures. Storage systems with novel architectures. Software Environments and Tools Programming models and compilation for existing and emerging platforms. Dataflow programming models, frameworks, languages, and environments for data-enabled platforms. Virtualization of machines, networks, and storage. I/O, file systems, and data management. Resource management, scheduling, and load balancing.
最終更新：Admin Agent （）

採択率

平均採択率: 13.6% 1 年間 (2004–2004).

年投稿数採択数採択率(%)
20043384613.6%

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