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呼吁关于有关神经体系结构搜索和大型机器的计算智能特刊的新兴主题的论文交易
神经体系结构搜索（NAS）是一座跨性别的桥梁，连接了计算智能和机器学习社区。通过自动化设计神经网络的复杂过程，NAS优化了模型体系结构并增强了各种应用程序的性能。在过去十年中，这种融合导致了这两个领域的显着进步。传统上，NAS算法是根据不同的搜索方法分类的，例如增强学习，基于梯度的方法和进化计算。但是，机器学习的快速发展正在重塑NAS景观，引入了超越这些类别的新技术。在这些新兴技术中，大型机器学习模型（LMM）在该领域的重大进步。lmms是具有大量参数和复杂体系结构的复杂机器学习模型，使它们能够处理大型数据集并执行复杂的任务。这些模型通常是预训练的，并具有多种类型，包括用于文本处理的大型语言模型和用于处理多种数据类型（例如文本，图像，音频和视频）的大型多模式。文献中的最新研究表明，LMMS和NAS可以通过几种方式相互作用，为有希望的研究方向铺平了道路。一些极有前途的研究方向的一些重要例子，这些指示可能代表NAS的未来：
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会议主席，亚历山大·科尔森斯基教授，三一学院，英国牛津大学，英国牛津大学杰弗里·米切尔教授，莱里亚的研究所，葡萄牙会议联合主席Zeki Candan教授，Bionanoteam教授，伊斯坦布尔大学，伊斯坦布尔大学，Türkiye教授Jian Lu.拉米雷斯·卡斯特拉诺斯·朱利奥（Ramirez-Castellanos Julio），西班牙大学，英国牛津大学的西班牙法蒂尔·乌祖恩博士，英国牛津大学计划主持人Alexey I. Salimon教授，Skolkovo技术研究所（Skoltech），俄罗斯俄罗斯教授Alexander Lunt教授，英国巴斯大学教授，贝斯特·埃弗里斯·埃弗里斯·埃弗里斯·埃弗里斯·贝尔格·勒·莱尔·莱弗斯，ku leuman sebco sebco marco sebco sebco sebco sebco sebco sebco sebco seb。意大利计划联合主席Kwang Choy教授，昆山大学，中国教授Carsten Gachot教授，维也纳技术大学，奥地利，奥地利Pranut Potiyaraj教授，Chulalongkorn University，Thailand Assoc。 Prof. Henni Ouerdane, Skolkovo Institute of Science and Technology, Russia Scientific Committee Prof. Xu Song, Chinese University of Hong Kong, China Prof. Tea-Sung (Terry) Jun, Incheon National University, South Korea Steering Committee Prof. Gennady Chitov, Laurentian University, Canada Prof. Marcelo Gaspar, Instituto Politécnico de Leiria,Portugal Prof. Armando Ramalho，Castelo de Castelo Branco研究所，葡萄牙教授Isaac Chang，Brunel先进固体技术中心，英国协会。 Marina Rynkovskaya教授，俄罗斯人民友谊大学，俄罗斯协会。 Poland的西里斯技术大学Andrzej Katunin教授，意大利Udine分会椅子协会Enrico Salvati博士。 iosif-vasile nemoianu教授，罗马尼亚布加勒斯特大学的“ Politehnica”大学。 菲律宾菲律宾大学玛丽·唐纳贝尔·巴雷拉（Mary Donnabelle Balela）教授。拉米雷斯·卡斯特拉诺斯·朱利奥（Ramirez-Castellanos Julio），西班牙大学，英国牛津大学的西班牙法蒂尔·乌祖恩博士，英国牛津大学计划主持人Alexey I. Salimon教授，Skolkovo技术研究所（Skoltech），俄罗斯俄罗斯教授Alexander Lunt教授，英国巴斯大学教授，贝斯特·埃弗里斯·埃弗里斯·埃弗里斯·埃弗里斯·贝尔格·勒·莱尔·莱弗斯，ku leuman sebco sebco marco sebco sebco sebco sebco sebco sebco sebco seb。意大利计划联合主席Kwang Choy教授，昆山大学，中国教授Carsten Gachot教授，维也纳技术大学，奥地利，奥地利Pranut Potiyaraj教授，Chulalongkorn University，Thailand Assoc。Prof. Henni Ouerdane, Skolkovo Institute of Science and Technology, Russia Scientific Committee Prof. Xu Song, Chinese University of Hong Kong, China Prof. Tea-Sung (Terry) Jun, Incheon National University, South Korea Steering Committee Prof. Gennady Chitov, Laurentian University, Canada Prof. Marcelo Gaspar, Instituto Politécnico de Leiria,Portugal Prof. Armando Ramalho，Castelo de Castelo Branco研究所，葡萄牙教授Isaac Chang，Brunel先进固体技术中心，英国协会。Marina Rynkovskaya教授，俄罗斯人民友谊大学，俄罗斯协会。Poland的西里斯技术大学Andrzej Katunin教授，意大利Udine分会椅子协会Enrico Salvati博士。 iosif-vasile nemoianu教授，罗马尼亚布加勒斯特大学的“ Politehnica”大学。 菲律宾菲律宾大学玛丽·唐纳贝尔·巴雷拉（Mary Donnabelle Balela）教授。Poland的西里斯技术大学Andrzej Katunin教授，意大利Udine分会椅子协会Enrico Salvati博士。iosif-vasile nemoianu教授，罗马尼亚布加勒斯特大学的“ Politehnica”大学。菲律宾菲律宾大学玛丽·唐纳贝尔·巴雷拉（Mary Donnabelle Balela）教授。safolkovo教授Ivy Colabombo教授，大学Ivy Colabombo教授，大学
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如今，物流组织受到数字化、能源和环境转型的影响。适应气候变化是绝对必要的，这要求物流部门降低配送和运输中的碳排放，并将其供应链交织在循环经济中。以国家间权力竞争加剧为特征的新地缘政治局势，使国际合作应对这些挑战的想法日益渺茫。这个高度不确定的世界解释了西方国家重新青睐工业的原因，而以中国为主导的东亚现在正成为世界制造业强国。工业是财富的代名词，也是供应安全和价值链控制的代名词。在这个高度国际化和竞争激烈的世界中，欧洲和美国都有政治意愿以高速再工业化，国际贸易自 2008 年以来持续增长——尽管更加混乱。健康危机凸显了物流和采购策略对于供应质量和安全性的重要性。确保从上游到下游、从供应商采购到分销再到最终客户、企业和消费者的流程是供应链弹性和性能的基本要素，而供应链弹性和性能既依赖于组织创新，也依赖于技术和数字创新。物流和采购是危机时期社会弹性的关键因素。物流支持着工业部门、大众零售和电子商务，是企业竞争力的关键部门，是当地发展（特别是在就业方面）的主要因素，并正在成为区域规划政策的优先事项。正在进行的转型，加上西方国家对再工业化的渴望，在法国 2030 计划的全国性规划中得到体现，为工业重新定位提供了机会：一些活动正在衰落或消失，另一些活动正在兴起，还有一些活动正在发生蜕变。
征文通知 - core@cic.ipn.mx
感兴趣的主题：• 软件工程 • 数据科学 • 网络安全 • 地理信息系统 • 微技术和嵌入式系统 • 模拟和建模 • 自然语言处理 • 网络 • 量子计算 • 人工智能 • 模糊逻辑和神经网络 • 云计算 • 人机交互 • 大数据 • 自动化和智能系统 • 物联网和智慧城市 • 计算认知科学 • 机器人和机电一体化 • 图像处理和人工智能
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How digital transformation is shaping markets, industry structures, and business ecosystems The emergence and the evolution of new business models, including those AI-driven The role of digital technologies, such as AI, in formulating and supporting platform strategies and customer relationship management AI and decision-making at strategic and operational levels AI and innovation, creativity, and problem-solving Building digital capabilities for competitive优势利用数字化转型来应对可持续性挑战通过数字化转型提高供应链效率，响应能力和弹性，通过数字化转型技术企业家精神：确定商机，避免对新企业的威胁，以及寻找新的企业资金的新方法。社会
征文 - STO 活动网站 - NATO.int
模型和模拟是北约和各国在所有领域、环境和作战维度上保持和提高对抗对手的作战、技术和政治优势的关键资产。北约正在朝着多域作战 (MDO) 的作战概念迈进，数字化转型将在追求北约 MDO 实施原则（敏捷性、互联互通性、统一性和创造性）方面发挥关键作用。在此背景下，建模和仿真 (M&S) 技术可以帮助北约和各国满足应对日益复杂、模糊和不稳定的挑战所需的要求。未来的能力将需要应对从国家到个人行为者的已知和未知威胁，在恶劣的气候环境中，并承认对关键基础设施的依赖性增加。计划委员会将重点关注海事领域，但采用多领域方法，邀请有关使用模拟进行决策支持、概念开发和实验以及培训等主题的论文；讨论 M&S 社区的进展。
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随着人工智能（AI）技术无情地创新并与自主驾驶技术更加深入地集成在一起，AI功能的自主驾驶正在迅速在广泛的领域中找到广泛的应用。这些应用程序包括无人驾驶运输和自动物流，所有这些应用程序都利用了其智能，效率和自动化功能的提高。然而，由于AI技术的固有遥不可及的性能和不成熟，具有AI的自动驾驶不可避免地会在整个培训和决策阶段都面临潜在的安全和隐私问题。同时，AI能力的自动驾驶的独特属性，例如其复杂的系统复杂性，AI决策中的可解释性有限，以及来自各种来源的各种感知数据，对现有的安全性和隐私保护技术构成了巨大挑战。这些挑战在隐藏攻击，对普遍适用的防御机制的需求以及隐私保障的效力等问题中表现出来。从更简单的角度来看，针对AI能力的自主驾驶系统的当前攻击方法是简单的，并且缺乏足够的隐蔽性，而相应的防御措施则表现出有限的有效性和可扩展性。此外，在隐私保护领域，现有技术不足以满足实际决策要求，这对于AI能力的自主驾驶系统至关重要。
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*参与者会议费（作者或合着者）涵盖了会议的访问，参与证书，一份会议诉讼的副本。在现场出席的情况下，费用包括餐点，咖啡休息和会议套件。**除了主要参与者之外，所有想参加会议期间活动的合着者都将支付相应的金额。参与者对自己的旅行和酒店预订和费用负责。