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  • 《软件学报》专刊征文:智能数据管理与分析技术
    来源: 刘海/
    华南师范大学
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    2018-03-29
    《软件学报》专刊征文:智能数据管理与分析技术
    2018-01-17 jos编辑部 软件学报
    智能数据管理旨在“为数据增添智能”,是数据科学与技术的重要基石,更是大数据产业蓬勃发展的关键支撑。2016年国务院发布的《“十三五”国家科技创新规划》将大数据研究列在有待突破的重点方向,国家发改委、科技部、工信部和中央网信办制定的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》要求充分发挥人工智能技术创新的引领作用,2017年国务院印发了《新一代人工智能发展规划》进一步明确要抢占人工智能发展的重大战略机遇,加快建设创新型国家和世界科技强国。数据管理与智能计算的深度融合已经成为大数据时代顺利前行的迫切需求。一方面,将新一代人工智能方法应用于先进数据管理技术,尝试探索和突破智能数据管理与分析的理论体系、技术方法及系统平台,已经成为数据管理领域的新兴研究方向;另一方面,研发面向人工智能的数据库基础软件,为新一代人工智能技术的研发和广泛应用提供海量数据的有效存储、查询、分析和挖掘等的系统支持,亦是国家科技创新的决定性因素。智能数据管理与分析领域日益得到学术界和工业界的普遍关注,其理论、技术和方法亟待深入的探索与思考。目前,针对智能数据管理与分析的研究仍然处于起步阶段,国内外研究者提出了一些新颖的智能数据管理算法,如关系数据的智能索引结构、深度学习训练数据的有效管理方法等,也开发出了基于机器学习技术自动调优关系数据库管理系统的工具。本专刊拟从算法和系统两个方面,对智能数据管理与分析研究中的热点技术进行重点介绍。

    本专刊将收录国内外有关智能数据管理与分析研究中具有创新性和突破性的高水平研究成果,深入探讨其理论、方法和技术等。专刊将于2019年第3期出版,读者群体包括数据库、数据挖掘、机器学习、体系结构等多领域的研究人员和工程人员等。

    专刊题目:智能数据管理与分析技术
    特约编辑:樊文飞(爱丁堡大学)王国仁(东北大学)王朝坤(清华大学)

    一、征文范围
    1) 智能数据采集与存储
    2) 智能数据清洗与质量管理
    3) 多源数据智能融合
    4) 结构化与非结构化数据智能查询处理与优化
    5) 多媒体数据智能检索
    6) XML与图数据智能分析与挖掘
    7) 群智数据管理方法
    8) 时空数据智能管理
    9) 复杂社会网络智能分析
    10) 智能推荐与隐私?;?/div>
    11) 区块链智能新技术
    12) 分布式与并行智能数据管理
    13)支持深度学习的数据管理与分析
    14) 智能数据管理系统及应用
    15) 智能数据分析前沿技术

    二、投稿要求
    1. 投稿方式:采用“软件学报在线投稿系统”(http://www.jos.org.cn)投稿。投稿时请在备注栏中注明“智能数据管理与分析技术”字样。
    2. 稿件格式:参照《软件学报》论文格式(网站上提供了论文模版,可下载)。
    3. 投稿文章未在正式出版物上发表过,也不在其他刊物或会议的审稿过程中,不存在一稿多投现象;保证投稿文章的合法性(无抄袭、剽窃、侵权等不良行为)。
    4. 其他事项请参阅投稿指南
    http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_fixed_content.aspx?id=instructions
    5. 投稿作者需提交投稿声明;专刊投稿文章不收审理费。录用刊发文章收取软件学报标准版面费。发表之后,将按软件学报标准支付稿酬,并赠送样刊。
    6.通过初审的预录用论文,需在2018年数据库年会上做学术报告,由专家评审确定最终录取。

    三、重要时间
    论文截稿时间:2018年7月20日
    预录用通知时间:2018年9月15日
    2018年数据库年会:2018年10月
    修改稿提交日期:2018年10月28日
    终审结果发出日期:2018年11月10日
    最终稿提交日期:2018年11月18日
    出版日期:2019年第3期

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