会議情報

IRI 2026: International Conference on Information Reuse & Integration for Data Science

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IRI
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投稿締切日:
2026-04-01
通知日:
2026-05-15
開催日:
2026-07-31
開催地:
Seattle, Washington, USA
開催回数:
27
QUALIS: B2   閲覧: 25733   フォロー: 6   参加: 0

会伴インデックス (CP-I)

60.1 / 100
全 5,645 件中 第 583 位 · 上位 11%

データマイニング・データベース 分野 336 件中 第 31 位

学術的評価 (35%)
68
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%)
90
コミュニティの注目度 (10%)
31
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 収録ランク：QUALIS B2 · 確認できる開催回数：27 · 会伴でフォローしている研究者：6 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：4 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 80% — 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 2026-08-31

論文募集

IRI 2026 (International Conference on Information Reuse & Integration for Data Science) is a QUALIS B2 conference held in Seattle, Washington, USA on 2026-07-31. The paper submission deadline is 2026-04-01. Acceptance notifications are sent on 2026-05-15.

The IRI conference showcases novel and contemporary research addressing all facets of Data and Information Integration and Reuse in today's era of AI and Data Science – including both Scientific Theory and Technology-based Applications. The IEEE IRI conference and its workshops serve as a forum for researchers and practitioners from academia, industry, and government to present, discuss, and exchange ideas that address real-world problems with real-world solutions. Theoretical and applied papers are both welcome. The conference program will feature a regular research paper track, an application/industry paper track, and a poster paper track, and include several plenary speeches from academia, industry, and government as well as specialized workshops. Best Paper Awards: IRI'26 will also select and present a Best Paper Award, a Best Student Paper Award, and a Best Poster Award. The conference includes, but is certainly not limited to: Information Integration Multimodal Information Fusion Information Science & Theory AI and Security Symbolic AI Hallucination Detection and Mitigation in AI Novel AI applications in Computer Vision, Computer Forensics, Security (fake/forgery detection), Robotics, Recommender Systems, and Biomedical areas, etc. Information Reuse Data Lifecycle Reuse Afterlives of data in AI/ML models Preventing model collapse via improved data lineage Knowledge Graphs (KGs) Ontologies, variable alignment, contextual metadata Cross-domain and multilingual metadata systems Reuse in LLM and AI Training Data Interoperability and Cross-Disciplinary Reuse Linking datasets from different domains or formats Tools for data transformation and harmonization Reusable Systems Acceleration of AI System Reuse and Reuse Efficiency Brain-Computer Interface: Applications and Algorithms Reusable AI for Edge and IoT Reusable AI in Industry Applications Software and Systems Reuse and Reusability Software Sustainability and Reuse Economics Software Maintenance and Life-Cycle Management Software Reliability, Robustness, and Dependability System Applications - Autonomous Vehicles, Business, Education, Engineering, Healthcare and Medical Informatics, the Internet of Things, Math, Military, Multimedia, NLP, Robotics, Science, Security, Social Networking, Space, Vision, etc.
最終更新：Dou Sun（）

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