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giannilin鐵蟲(chóng) (初入文壇)
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【2021-10-15】【Scopus WoS】第三十七屆 ACM Symposium on Applied Computing - GMLR
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會(huì)議城市: 捷克共和國(guó)，布爾諾 收錄: Scopus, ACM 收錄 截稿日期: 2021年10月15日 2022年第三十七屆 ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2022) Graph Models for Learning and Recognition (GMLR) Track 將于2022年4月25日至4月29日在捷克共和國(guó)布爾諾市召開(kāi)。 https://phuselab.di.unimi.it/GMLR2022 會(huì)議主題 The ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2022) has been a primary gathering forum for applied computer scientists, computer engineers, software engineers, and application developers from around the world. SAC 2022 is sponsored by the ACM Special Interest Group on Applied Computing (SIGAPP), and will be held in Brno, Czech Republic. The technical track on Graph Models for Learning and Recognition (GMLR) is the first edition and is organized within SAC 2022. Graphs have gained a lot of attention in the pattern recognition community thanks to their ability to encode both topological and semantic information. Encouraged by the success of CNNs, a wide variety of methods have redefined the notion of convolution for graphs. These new approaches have in general enabled effective training and achieved in many cases better performances than competitors, though at the detriment of computational costs. Typical examples of applications dealing with graph-based representation are: scene graph generation, point clouds classification, and action recognition in computer vision; text classification, inter-relations of documents or words to infer document labels in natural language processing; forecasting traffic speed, volume or the density of roads in traffic networks, whereas in chemistry researchers apply graph-based algorithms to study the graph structure of molecules/compounds. This track intends to focus on all aspects of graph-based representations and models for learning and recognition tasks. GMLR spans, but is not limited to, the following topics: ● Graph Neural Networks: theory and applications ● Deep learning on graphs ● Graph or knowledge representational learning ● Graphs in pattern recognition ● Graph databases and linked data in AI ● Benchmarks for GNN ● Dynamic, spatial and temporal graphs ● Graph methods in computer vision ● Human behavior and scene understanding ● Social networks analysis ● Data fusion methods in GNN ● Efficient and parallel computation for graph learning algorithms ● Reasoning over knowledge-graphs ● Interactivity, explainability and trust in graph-based learning ● Probabilistic graphical models ● Biomedical data analytics on graphs Authors of selected top papers of this track will be asked to publish an extended version in a Special Issue of a Journal (the journal will be announced soon). 程序委員會(huì)主席 Donatello Conte (University of Tours) Giuliano Grossi (University of Milan) Raffaella Lanzarotti (University of Milan) Jianyi Lin (Università Cattolica del Sacro Cuore) Jean-Yves Ramel (University of Tours) 征文要求 邀請(qǐng)作者提交未發(fā)表的原創(chuàng)研究論文和應(yīng)用論文。論文正文不能包含作者姓名或地址，以便于雙盲審查。投稿撰寫(xiě)論文必需是英語(yǔ)。 需要了解提交程序的更多信息，請(qǐng)查詢(xún)會(huì)議網(wǎng)站。 SAC報(bào)告缺席政策 錄用并完成注冊(cè)的全文和張貼將收錄到會(huì)議論文集。 如果本人無(wú)法參加，需請(qǐng)其他同事代做報(bào)告，否則全文不能被收入ACM數(shù)字圖書(shū)館。 主要日期 論文全文截稿期 ：2021年10月15日 錄用通知期 ：2021年12月10日 錄用論文Camera-ready （終稿版）提交日期: 2021年12月21日 SAC大會(huì)日期: 2022年4月25日至4月29日 論文投稿網(wǎng)站: https://www.sigapp.org/sac/sac2022/submission.html 征文啟事PDF英文版: https://tiny.cc/GMLR2022 |
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tzynew2樓
2021-10-04 07:17
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giannilin(金幣+1): 謝謝參與
o 發(fā)自小木蟲(chóng)Android客戶(hù)端
nono20093樓
2021-10-04 07:22
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giannilin(金幣+1): 謝謝參與
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2021-10-04 07:30
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2021-10-04 10:57
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2021-10-04 16:38
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giannilin(金幣+1): 謝謝參與
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