会議情報

PDP 2026: International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing

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PDP
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投稿締切日:
2025-10-19
通知日:
2025-12-07
開催日:
2026-03-25
開催地:
Cluj-Napoca, Romania
開催回数:
34
ICORE: C   QUALIS: B1   閲覧: 41307   フォロー: 23   参加: 2

会伴インデックス (CP-I)

65.8 / 100
全 5,693 件中 第 418 位 · 上位 8%
学術的評価 (35%)
78
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%)
96
コミュニティの注目度 (10%)
41
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 収録ランク：ICORE C, QUALIS B1 · 確認できる開催回数：34 · 会伴でフォローしている研究者：23 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：3 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 2026-10-05

論文募集

PDP 2026 (International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing) is a ICORE C / QUALIS B1 conference held in Cluj-Napoca, Romania on 2026-03-25. The paper submission deadline is 2025-10-19. Acceptance notifications are sent on 2025-12-07.

We invite submissions of high-quality, novel, and original research results in areas of parallel and distributed computing, including but not limited to: Algorithms: resource-aware and power-efficient algorithms; real-time and fault-tolerant distributed/parallel algorithms; graph and network algorithms Applications: numerical and scientific applications with multi-level parallelism; applications with computations over irregular domains; models and methods to enhance functional/non-functional application characteristics Data-centric Processing: scientific workflows; large-scale data processing; large-scale data management; scalable and next-generation storage systems; I/O performance tuning, benchmarking, and middleware; FAIR/open data systems Distributed AI: Federated Learning; Distributed Learning; AI at scale; training of LLMs; benchmarking for AI workloads Distributed Computing: cluster, grid, fog/edge, mobile and cloud systems; Service-oriented processing; stochastic and approximate computing; cost, security, energy, and other non-functional requirements models and frameworks Parallel Computing: accelerator-based systems inc. GPU, FPGA, neuromorphic and post-CMOS devices; embedded parallel systems; dependability, survivability, and fault-tolerance; methodologies, benchmarking/metrics, performance analysis and tools Programming Models and Tools: programming languages, compilers, middleware and OS; libraries, runtime, and systems software; notations; performance prediction and analysis; simulation and modelling of parallel/distributed systems HPC state of practice: Managing systems and storage; managing facilities; HPC project management; moving, managing and sharing data HPC in the cloud; networking and cybersecurity; HPC training and education strategies; application workflows; system benchmarking Systems and Architectures: high data throughput and streaming architectures; memory organisation; service-oriented architectures; heterogeneous and hybrid systems; resource management; post-CMOS architectures inc. quantum, neuromorphic, and others
最終更新：Dou Sun（）

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