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ARRL 2024: International Workshop on Adaptable, Reliable, and Responsible Learning

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ARRL
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Día de Entrega:
2024-09-10
Fecha de Notificación:
2024-10-07
Fecha de conferencia:
2024-12-09
Ubicación:
Abu Dhabi, UAE
Vistas: 6366   Seguidores: 0   Asistentes: 0

Índice Conference Partner (CP-I)

43,6 / 100
Puesto n.º 3.442 de 5.684 congresos · 61% superior
Evidencia limitada: este congreso no figura en CCF / ICORE / QUALIS y no consta su tasa de aceptación, así que la mayor parte de la puntuación recae en la línea base neutra.
Reconocimiento académico (35%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50
Selectividad en la revisión (20%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50
Ediciones celebradas (20%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50
Atención de la comunidad (10%)
8
Integridad del registro público (15%)
35

Datos utilizados: Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 2

Falta en el registro público: Tasas de aceptación históricas (+4,5) · Ediciones anteriores (+3,0) · Premios al mejor artículo (+2,3)
Los organizadores pueden añadirlo desde esta página tras reclamar el congreso; las puntuaciones se recalculan cada noche. Cómo subir esta puntuación

Confianza 25 %: la parte de la puntuación respaldada por datos observados y no por la línea base neutra. Cómo se calcula esta puntuación · Ver la clasificación · Versión del algoritmo 1.1 · Calculado el 2026-09-23

Solicitud de Artículos

ARRL 2024 (International Workshop on Adaptable, Reliable, and Responsible Learning) is an academic conference held in Abu Dhabi, UAE on 2024-12-09. The paper submission deadline is 2024-09-10. Acceptance notifications are sent on 2024-10-07.

Theory, methodology, and resource papers are welcome from any of the following areas, including but not limited to: Adaptable Learning Online/Incremental Learning Transfer Learning and Domain Adaptation Lifelong/Continual/Meta Learning Learning from Heterogeneous and Multi-Modal Data Knowledge Discovery from Multiple Databases Learning with Rejection/Abstention Cross-Domain Data Mining Evolving Data Stream Mining Ensemble Learning in Dynamic Environments Reliable Learning Robustness and Generalization in Data Mining Trustworthiness in Learning-enabled Systems Noise Handling and Outlier/Anomaly Detection Data Wrangling and Munging for Reliable Preprocessing Data Quality Assessment and Assurance Robustness in Graph and Network Mining Uncertainty Quantification and Confidence Estimation in Learning-enabled Systems Learning with Very Few Examples Open-World Learning (Learning in Unexpected/Unknown Environments) Responsible Learning Explainable Learning Modules and Architectures Interpretability of Learning Results Algorithmic Fairness in Data Mining Discrimination-aware Data Mining Privacy-Preserving Data Mining Ethical Data Mining and Data Usage Socio-technical Aspects of Data Mining Bias Detection and Mitigation in Learning-enabled Systems AI for Environmental and Social Sustainability Data Mining for Energy Efficiency and Climate Action
Última actualización por Dou Sun el

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