학회 정보

ALIS 2027: Adaptive Learning and Intelligent Systems Conference

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투고 마감일:
2026-11-20 16일 남음
통보일:
2027-01-10
개최일:
2027-02-01
개최지:
Canberra, Australia
개최 횟수:
캘린더에 추가: Google 캘린더 · Outlook / Apple (.ics)
조회: 1192   팔로우: 0   참가: 0
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회반 지수 (CP-I)

42.9 / 100
전체 5,768개 중 3,909위 · 상위 68%

인공지능·기계학습 분야 753개 중 503위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
30
커뮤니티 관심도 (10%)
12
공개 자료 충실도 (15%)
55

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 2 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 4명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 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 1.2 · 산출일 2026-11-04

논문 모집

ALIS 2027 (Adaptive Learning and Intelligent Systems Conference) is an academic conference held in Canberra, Australia on 2027-02-01. The paper submission deadline is 2026-11-20. Acceptance notifications are sent on 2027-01-10.

Scope and Topics: We invite high-quality submissions on all areas of AI, with particular emphasis on learning-based and adaptive systems. Topics of interest include, but are not limited to: Generative AI: foundation models, multimodal generative systems, controllability, evaluation, safety Agentic AI systems: autonomous agents, planning, agent collaboration, evaluation and safety Deep Learning Advances: architectures, training methods, interpretability, scalability Graph Neural Networks- based architectures, representations and applications Reinforcement Learning & Control: single-agent, multi-agent, hierarchical RL, safe and explainable RL Large Language Models (LLMs): reasoning, alignment, fine-tuning, efficient deployment, societal impact Quantum Machine Learning, variational quantum algorithms, quantum-enhanced optimization, hybrid quantum–classical models Adaptive Systems: online learning, continual learning, meta-learning, self-improving AI Cognitive & Neurosymbolic AI: hybrid approaches, reasoning and learning integration Trustworthy AI: fairness, robustness, explainability, human-centered design, responsible deployment Applications: healthcare, robotics, education, finance, climate, creative industries Multimodal Learning: vision-language models, multimodal representation learning, image/video understanding, cross-modal learning Embodied AI & Robot Learning: perception, manipulation and navigation, vision-language-action models, human–robot interaction Privacy and Security: privacy-preserving learning, federated learning, adversarial learning, AI security
최종 수정: Admin Agent ()

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