| 检索类型 | EI Compendex,Scopus | 邮箱 | icbdsc@vip.163.com |
| 会议状态 | 征稿中 | 网站 | https://www.icbdsc.org/ |
| 主办单位 | |||
| 会议邮箱 | icbdsc@vip.163.com |
| 会议状态 | 征稿中 |
| 会议形式 | 线下会议 |
| 网址 | https://www.icbdsc.org/ |
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组委会荣幸地宣布，2026年第九届大数据与智能计算国际会议（ICBDSC 2026）将于2026年1月21日至23日在日本横滨举行，作为2026年第九届软件工程与信息管理国际会议（ICSIM 2026）的分会场。
大数据在过去几年中应运而生，成为一种新的范式，它提供了丰富的数据和机遇，可以改进和/或实现研究及决策支持应用，为包括商业、科学和工程在内的数字地球应用带来前所未有的价值。智能计算也是一个热门话题，它结合先进的计算机技术，在商业、医疗保健、工业系统等各种应用领域创建新的系统、应用程序和服务。
大数据和智能计算是新兴的研究领域，引起了计算机科学、通信与控制领域、信息技术以及社会科学和其他学科的广泛关注。随着网络系统大数据量、速度和类型的不断增长，智能计算对于保障网络系统的关键功能至关重要，例如实时广域态势感知、动态数据管理、效率优化与控制、稳健的网络性能等。
本次会议面向对会议主题感兴趣的学者、研究人员和专业人士。会议汇集了大数据和智能计算领域的学者、研究人员和专业人士，使其成为分享经验、促进产学研合作以及评估全球新兴技术的理想平台。
ICBDSC 提交的论文 将经过同行评审（双盲），并被接受 这些将被收集在会议论文集中，并由 EI Compendex 和 Scopus 等检索。
大数据基础设施
面向大数据的云/网格/流计算
面向大数据的高性能/并行计算平台
自主计算与网络基础设施、系统架构、设计与部署
面向大数据的节能计算
支持大数据的集群、云和网格计算的编程模型与环境
云/网格/流计算中的软件技术与架构
大数据开放平台
超越 Hadoop/MapReduce、STORM 的新型大数据编程模型
支持大数据计算的软件系统
大数据管理
高级数据库与 Web 应用
面向新兴硬件的新型数据模型与数据库
数据保存
数据溯源
数据库系统与分析软件系统的接口
数据保护、完整性与隐私标准与政策
信息集成与异构及多结构数据集成
面向移动和普适计算的数据管理
社交网络中的数据管理
众包
时空与流数据管理
科学数据管理
工作流优化
数据库管理挑战：架构、存储、用户界面
大数据搜索与挖掘
社交网络搜索与挖掘
网页搜索
大数据搜索算法与系统
分布式和点对点搜索
大数据搜索架构、可扩展性和效率
数据采集、集成、清理和最佳实践
大数据可视化分析
计算建模与数据集成
大规模推荐系统和社交媒体系统
云/网格/流数据挖掘 - 大数据
链接和图挖掘
基于语义的数据挖掘和数据预处理
移动性和大数据
多媒体和多结构化数据 - 大数据多样性
大数据安全与隐私
千兆网络入侵检测
超大规模系统中的异常和APT检测
高性能加密
大规模安全数据可视化
使用大数据分析进行威胁检测
大数据的隐私威胁数据
隐私保护大数据收集/分析
人机交互 (HCI) 挑战大数据安全与隐私
以上任何领域的用户研究
大数据隐私的社会学视角
大数据应用
科学、工程、医学、医疗保健、金融、商业、法律、教育、交通运输、零售和电信领域的复杂大数据应用
中小企业 (SME) 的大数据分析
政府、公共部门和全社会的大数据分析
通过大数据分析创造价值的实际案例研究
大数据即服务
大数据行业标准
大数据项目部署经验
大数据基础
大数据的全新理论模型
大数据的新型计算模型
大数据的数据和信息质量
新数据标准
实时大数据分析
实时大数据分析的技术和算法
实时大数据系统的应用与评估
大数据/智慧城市
大数据提升弹性基础设施
大数据应用，例如医疗保健和交通运输
智能计算概念、模型和算法
未来智能计算范式
智能环境模型
智能计算算法
智能计算系统
智能环境中的安全、隐私和经济性
智能环境的信息物理系统平台
智能环境的中间件平台
智能环境的移动和泛在平台
智能计算应用
智能精准农业
智能交通
智能金融科技
智能食品-能源-水资源联结
智能健康
智能社区
智能人类环境、娱乐和社交活动
智能能源管理与分析
Hans Guesgen · 德国汉堡大学科学学院
Hans Guesgen是日本横滨的计算机科学教授。他的研究兴趣包括智能环境、环境智能（人工智能的普适计算）、知识表示和时空推理，在这些领域发表了100多篇论文。他拥有凯泽斯劳滕大学计算机科学博士学位和德国汉堡大学计算机科学高级博士学位（特许任教资格）。Hans是人工智能促进协会（AAAI）的高级会员和慕尼黑应用技术大学的荣誉院士。他曾担任70多个国际会议和研讨会的程序委员会成员，并担任澳大利亚研究委员会、美国国家科学基金会、新西兰研究科学与技术基金会以及70多个国际期刊和会议的审稿人。
Fuhua (Oscar) Lin · 阿萨巴斯卡大学 加拿大阿尔伯塔省
我是加拿大阿萨巴斯卡大学科学与技术学院计算机与信息系统学院的全职教授。我负责协调阿萨巴斯卡大学科学与技术学院“智能系统与机器学习”研究集群。 我目前正在进行两个项目。一个是由加拿大国家科学与技术研究委员会 (NSERC) 资助的项目，名为“为在线学习引出自适应序列”(2021-2026)。另一个是由澳大利亚研究中心 (AU Research Centre) 资助的 IDEA 实验室项目——基于 LTI 的可互操作基础设施，用于整合开放教育资源 (OER) 和自适应学习系统 (ALS) (2021-2022)。此外，我还在研究使用多智能体系统和强化学习的智能系统（例如，自动驾驶汽车的调度算法以及油气行业的油井作业）。 我曾任阿萨巴斯卡大学信息系统理学硕士项目主任（2005-2009）、计算机与信息系统学院院长（2010-2015）及研究生院副院长（2016-2018）。此外，我还担任《国际远程教育技术杂志》主编（2008-2010）。我于1998年获得香港科技大学博士学位。我是AIED和EDM的成员，ACM的高级会员和IEEE的高级会员。加入阿萨巴斯卡大学之前，我是加拿大国家研究委员会信息技术研究所的研究员。1998-1999年，我是卡尔加里大学的博士后研究员。
Huiyu Zhou · 莱斯特大学
Prof. Huiyu Zhou 分别于中国华中科技大学获得无线电技术工学学士学位和英国邓迪大学获得生物医学工程理学硕士学位。他于英国爱丁堡赫瑞瓦特大学获得计算机视觉博士学位，师从心理学教授Patrick Green和计算机工程教授Andrew Wallace。 周教授是莱斯特大学应用算法与人工智能（AAAI）课题负责人，并领导生物医学图像处理实验室。他曾任信息学硕士课程主任（2018-19）和远程学习硕士课程协调员（2018-2022），并担任人工智能、数据分析与建模研究中心（AIDAM）研究生研究室主任和副主任。在此之前，他曾任英国莱斯特大学客座教授（Reader，2018年1月-2020年3月），以及贝尔法斯特女王大学（Queen's University Belfast，QUB）电子、电气工程与计算机科学学院讲师（Lecturer，2012年9月-2017年12月）。2018-2020年期间，他曾任QUB访问学者。 周教授在该领域著作颇丰，曾荣获“CVIU 2012年高被引论文奖”、“MIUA2020年最佳论文奖”、“ICPRAM 2016年应用领域最佳论文奖”，并入围“ICPRAM 2017年最佳学生论文奖”和“MBEC 2006年南丁格尔奖”。他担任： 《电气与电子工程最新进展》主编，《IEEE 人机系统学报》、《IEEE 生物医学与健康信息学杂志》、《模式识别》、《PeerJ 计算机科学》、《安全与保障》、《科学报告》、《机器智能研究》、《国际图像与图形杂志》和《IEEE Access》副主编/电子工程硕士 (EBM)，以及多家同行评审期刊的编委和客座编辑。
Chuan-Ming Liu · 台北科技大学
Dr. Liu's 研究重点是各种新兴计算环境中的数据管理和处理，例如无线广播、移动自组织网络、云计算、物联网、边缘计算等。由于处理的数据集变得如此之大且复杂，传统的数据处理方法不足以应对它们。在他的研究中，处理当前数据集时考虑了不同的方面，包括大数据的 5V：volume（数量）、variety（种类）和velocity（速度）、veracity（准确性）和value（价值）以及处理架构和工具。为了支持在不同的计算环境中操作数据时的高效响应，刘博士的研究考虑了多种类型的查询，例如点查询、矩形查询、最近邻查询、skyline 查询、top-k 查询等。他的研究目标是 (1) 为用户提供有效且高效的方式来轻松访问和分析数据；(2) 为大数据处理架构提出更好的解决方案。
Girija Chetty · 堪培拉大学
Dr. Girija Chetty 拥有印度电气工程与计算机科学学士和硕士学位，以及澳大利亚信息科学与工程博士学位。她在印度和澳大利亚的大学及研发机构拥有超过35年的产业、科研和教学经验，并曾担任多个领导职务，包括软件工程与计算机科学系主任、智能交通系统（ITS）课程项目主任以及计算机与信息技术硕士课程主任。目前，她是澳大利亚堪培拉大学信息技术与系统学院计算机与信息技术教授，领导着一个由多名博士生、博士后、研究助理以及定期的国内外访问学者组成的研究小组。她在学术生涯中屡获殊荣，包括最近获得的2018年副校长博士生指导优秀奖和2020年理工学院杰出成就奖。她是美国IEEE高级会员、澳大利亚计算机学会高级会员和ACM会员，其研究领域包括多模态系统、计算机视觉、模式识别、数据挖掘和医学图像计算。她已发表著作众多，在多部受邀书籍章节、主编书籍、高质量会议和期刊上发表了200多篇经完整评审的论文。她还担任与其研究兴趣相关的多部IEEE、Elsevier和IET期刊的编委会成员、技术评审委员会成员和定期审稿人。她热衷于寻求广泛的跨学科合作，并邀请研究学者和访问学者加入她的研究团队。
Paul Pang · 澳大利亚联邦大学
Dr. Pang是澳大利亚联邦大学创新、科学与可持续发展学院的网络安全副教授。加入联邦大学之前，他曾担任新西兰Unitec理工学院的数据分析教授和网络安全计算智能中心主任。 彭博士曾担任超过13个研究资助项目的首席研究员，资助总额超过350万新西兰元，资助方包括新西兰商业、就业与创新部（MBIE）、新西兰初级产业部（MPI）、新西兰卫生研究委员会（HRC）、日本国家信息通信技术研究所（NICT）、新西兰电信公司、日本三菱电机、中国珞珈德意科技以及美国朗讯贝尔实验室。 他的主要研究领域是认知网络安全智能、网络弹性以及数字健康的应用数据分析。他在国际期刊和会议上发表了100多篇同行评审文章，包括IEEE TPDS、TSMC-B、TKDE、TNN、神经网络、模式识别、IEEE Cloud、物联网和IEEE/ACM UCC。他目前拥有1项专利，并提交了3项专利申请，其中1项已出售给一家新西兰公司。 Pang博士曾荣获多项杰出奖项，包括IEEE ICNNSP最佳论文奖（2003年）、IEEE DMAI最佳论文奖（2008年）、Unitec FCBI研究杰出奖（2011-2012年）、Unitec FCBI执行院长奖（2012年）、Unitec满足社区需求奖（2012年）、Unitec FCBI研究杰出奖（2014年）以及Unitec影响力研究奖（2015年）。 庞博士是IEEE高级会员、神经网络期刊Elsevier的活动编辑、亚太神经网络学会（APNNS）副主席、2018年伦敦人工智能峰会全球评委、澳大利亚研究委员会（ARC）国家竞争性资助计划评估员。
注册费
| 类别 | 学生 | 专业 人士 |
| 演讲与出版物 | 550 美元 | 600 美元 |
| 仅演示 | 400 美元 | 450 美元 |
| 受众 （签名 现在） | 250 美元 | 300 美元 |
| 受众 （现场 付款） | 300 美元 | 350 美元 |
| 额外页面 | 60 美元 / 页面 | 60 美元 / 页面 |
|
附加论文 |
420 美元 |
420 美元 |
|
额外程序 |
60 美元 / 件 |
60 美元 / 件 |
|
社交计划 |
100 美元 / 人 |
100 美元 / 人 |
注意
*学生价 论文的作者，其第一作者和 演示者是需要出示其 学生证。
*当一篇论文超过 10 页时，将增加页数 收费。
*每个付费注册仅涵盖一篇论文;您可以 为同一张纸上的另一张纸支付额外纸张费用 已经有付费注册的第一作者。
*陪同人员需要注册为观众 参加会议。
*请注意，已支付的注册费不能 如果与会者无法参加会议，请退款 由于他们自己的原因。
*现场登记只适用于 观众。 为了准备现场注册人员的材料 请提前将填好的注册表发送给我们 1 月之前 2026 年 25 月，无论付款时间如何。
*无基金 如果您因个人原因无法参加会议，可以允许 原因。
*报名和付款应通过录取通知书上注明的会议官方渠道进行，如果您不清楚，请先通过电子邮件或电话咨询会议秘书。 注册成功后，组委会或会议秘书不会以任何形式要求您提供信用卡信息以进行房间预订或门票。当有人要求时要小心。
安全须知
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2. 非参会人员不得进入会议 许可。
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付款收据
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考虑到未能参加会议或退出 论文提交由于一些合理因素，相关作者 必须通过电子邮件将证明提交给会议秘书。如果得到验证， 部分注册费将在扣除 相关手续费。
10 月 1 日之前申请，手续费 30 美元 10 月 1 日之后但 11 月 1 日之前
申请，将收取 10% 的注册费 扣除 11 月 1 日之后但在 12 月 1 日之前
的申请，将收取 30% 的注册费 在 12 月 1 日至 12 月 25 日之前扣除
申请，将收取 50% 的注册费 扣除 12 月 25 日之后
的申请将不允许退款。
感谢您的理解与合作。
如果您的取消请求属于以下情况，ICBDSC 已 有权退还部分注册费或拒绝您的注册费 根据实际情况申请。
☞ 个人原因
ICBDSC 将按照上述取消时间退还部分 申请人提供丰富的证明后收取注册费。如果 申请人因以下原因无法参加会议 构成“个人原因”的情况，例如旅行 困难、签证问题、健康问题、财务违约等不可
☞抗
力 ICBDSC 不能 在以下情况下接受责任、退款或支付任何赔偿 会议的执行因以下原因而受阻 构成“不可抗力”的情况。
构成“不可抗力”的情况包括我们 即使尽一切应有的谨慎，也无法预见或避免。这种情况 包括火灾、洪水、爆炸、风暴或其他天气损坏， 闯入、刑事破坏、骚乱或内乱、工业行动、 自然灾害或核灾难、火灾、恶劣天气条件、战争或 战争威胁、实际或威胁的恐怖主义活动、流行病等 类似的情况超出了我们的控制范围。
☞ 会议日期及地点 声明
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