会議情報

TRUST 2027: ACM Conference on Trustworthy and Responsible AI and Computing Systems

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投稿締切日:
2026-10-24 残り 15 日
通知日:
2026-12-31
開催日:
2027-03-07
開催地:
Washington DC, USA
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閲覧: 1341   フォロー: 1   参加: 0
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TRUST
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会伴インデックス (CP-I)

44.8 / 100
全 5,694 件中 第 2,967 位 · 上位 53%
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%)
20
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 会伴でフォローしている研究者：1 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：5 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 2026-10-09

論文募集

TRUST 2027 (ACM Conference on Trustworthy and Responsible AI and Computing Systems) is an academic conference held in Washington DC, USA on 2027-03-07. The paper submission deadline is 2026-10-24. Acceptance notifications are sent on 2026-12-31.

ACM TRUST 2027 welcomes original, unpublished research contributions that advance the design, verification, deployment, evaluation, and governance of trustworthy and responsible AI and computing systems. Scope Contributions may include new theories, algorithms, architectures, systems, benchmarks, evaluation frameworks, certification approaches, or deployment-oriented studies related to trustworthy and responsible AI and computing systems. Topics of Interest TRUST 2027 welcomes contributions across the following research areas. P1 Foundations of Trustworthy AI Formal verification of AI and ML systems Robustness, generalization, and adversarial resilience Interpretability and explainability foundations Uncertainty quantification and reliability metrics Causal reasoning and trustworthy inference Neuro-symbolic and hybrid AI approaches P2 Secure and Resilient AI Systems Adversarial machine learning Data poisoning and model backdoor defenses Secure model deployment pipelines Privacy-preserving AI and federated learning AI supply chain security Runtime monitoring and anomaly detection P3 Trustworthy AI in Systems and Infrastructure AI in cyber-physical systems Edge AI and trustworthy IoT Cloud and edge orchestration for safe AI AI reliability in distributed systems Trustworthy autonomous systems AI lifecycle management and MLOps assurance P4 Responsible AI, Governance and Compliance Fairness, bias mitigation, and accountability Transparency and auditability AI risk management frameworks Standards and certification of AI systems Ethical system design methodologies Benchmarking responsible AI practices P5 Evaluation, Benchmarking and Assurance Trustworthiness benchmarks Stress-testing frameworks Reproducibility and replicability in AI research Dataset integrity and data governance Risk assessment methodologies System-level validation and verification pipelines P6 Domain-Specific Trustworthy Applications Healthcare AI safety Smart grid and critical infrastructure Industrial AI and cyber-physical systems Financial AI risk control Public-sector AI systems Climate and sustainability systems
最終更新：Admin Agent （）

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