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A.通信系统：1。调制和编码，2。通道估计和均衡，3。ML通信，4。完整双工，5。JC＆S，6。超低潜伏期，7。物理层安全与隐私，8。水下通信，9。有线和光学通信，10。卫星通信，11。IoT，V2V等的通信方案。12。6G及以后的B. Mimo通信和信号处理：1。单用户和多用户mimo，2。Massive Mimo，3。MIMO通道估计4。合作与继电器，5。干涉管理与意识，6。MMWave和THZ，7。无单元系统，8。可重新配置的智能表面C.网络和图形：1。网络信息理论，2。分布式优化和算法，3。图形信号处理，4。图形上的机器学习，5。联邦学习，6。无线网络，7。物联网，8。社交网络和网络科学，9。数据网络和计算卸载，10。运输，无人机和V2V网络，11。电源网络和智能电网D.自适应系统，机器学习和数据分析：1。自适应过滤，2。自适应和认知系统，3。估计和推理，4。压缩感应和稀疏恢复，5。高维大规模数据的模型，6。优化，7。学习理论和算法，9。在线学习和遗憾最小化，8。自我和半监督学习，10。深度学习，11。增强学习
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Hiramitsu Awano（京都大学），Makoto Ikeda（Univ。），托希·伊西哈拉（Nagoya Univ。），toshiyuki iChiba（富士通实验室），kazuhito ito（Saitama Univ。），kenichi okada（东京Inst。技术），Hiroyuki Ochi（Ritsumeikan Univ。），Toshiki Kanamoto（Hirosaki Univ。），daisuke kanemoto（大阪大学），Shinji Kimura（WasedaUniv。），atsushi kurokawa（Hirosaki Univ。），Yukihide Kohira（Univ。），Satoshi Komatsu（东京Denki Univ。），saito（大学Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。 ），Jun Shiomi（大阪大学 ），Yuichiro Shibata（长崎大学 ），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。 ），田（Tian Song）（Tokushima Univ。 ），kazuyoshi takagi（mie univ。 ），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。 ），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。 ），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。 ），shigetoshi nakatake（Univ。 of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。） ），Yukiya Miura（东京都会大学。 ），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。 ），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。 ），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。 ），Aizu），Shimpei Sato（Shinshu Univ。），Jun Shiomi（大阪大学），Yuichiro Shibata（长崎大学），Kenshu Seto（Kumamoto Univ。），田（Tian Song）（Tokushima Univ。），kazuyoshi takagi（mie univ。），Yoshinori Takeuchi（Kindai Univ。），Takashi Takeaka（NEC），Nozomu Togawa（WasedaUniv。），hiroyuki tomiyama（Ritsumeikan Univ。），shigetoshi nakatake（Univ。of kitakyushu），Yuichi Nakamura（NEC），Hiroki Nishikawa（Osaka Univ。），Yukiya Miura（东京都会大学。），Shigeru Yamashita（Ritsumeikan Univ。），Yasushi Yuminaka（Gunma Univ。），Masaya Yoshikawa（Meijo Univ。），
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Call for Papers IEEE Transactions on AES (TAES) Special Section Special Section on “Sensor Fusion in Autonomous Systems” Autonomous vehicles used in modern civilian and military applications gather and process multi-modal data gathered from a variety of sensors – cameras, radars, lidars, and ultrasonic transducers – for a variety of applications such as intelligent transportation systems, urban planning, agriculture, remote sensing, and security and 监视。本期特刊的重点是在理论分析，信号处理，机器学习，现象学，原型开发以及多模式传感器数据收集和处理的数据生成中的原始研究。将特别强调传感器校准误差的技术，尤其是当应用于包括无人驾驶汽车（UAV）无人机和无人驾驶表面车辆（USV）平台的分布式传感平台时。我们征求学术，研究和工业贡献。我们鼓励有关新算法，理论研究，标准和新颖的评估指标的贡献，用于分析性能，调查，软件和硬件实验原型，公共数据集和基准测试。尽管在TAE和其他社区中，诸如雷达，电气和红外（EO/ir）和声学等特定模式已经进行了广泛的工作和政府。该特殊部分旨在将来自学术界，政府和行业的各种相关子学科的研究人员汇集在一起，以介绍传感器融合的最新进展，以应用商业和国防领域的应用。
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核和放射性紧急情况的紧急准备和反应（EPR）框架适应不断发展的世界。设想EPR的未来包括预期新兴的威胁和危害，并采用新技术来增强我们的响应能力。本国际会议将讨论成员国和国际组织如何考虑这些因素以最大化其EPR效率，可持续性和韧性。尽管发展，维持和加强核和放射学EPR安排的责任取决于成员国的国家当局，但IAEA在培养国际EPR核和放射性紧急情况方面发挥了核心作用。国际原子能机构为EPR制定了指导，该指导为会员国提供了开发和维持强大的EPR安排的参考。该指南涵盖了核和放射学EPR的所有领域。这包括在IAEA安全标准中概述的理解和实施最新概念和原则方面的支持；在紧急练习的设计，进行和评估方面的帮助；以及对国家和地区能力建设项目的技术支持。本次会议符合此任务。IAEA的事件和急诊中心（IEC）于2005年成立，是由任何原因或组合引起的任何核和放射学事件或紧急事件的准备和响应的全球焦点，例如自然事件，人为错误，机械或其他失败或核安全事件。IEC支持成员国履行其国内和国际承诺和义务，包括根据《核事故的早期通知公约》（早期通知公约）和《核事故或放射性紧急公约》（援助公约）（援助公约）的援助公约。
致电项目 - LU-CID-2024-02
1。引言经济部与国家网络安全能力中心（NC3）密切合作，其能力作为国家协调中心（NCC -LU），并在Luxinnovation的支持下，正在为Celberecurity Innovation Innovation Innovation Innovation＆Development and Funchation＆Develobs Funding计划（LU -CID）（LU -CID）启动第二个项目。该项目的呼吁（LU-CID-2024-02）旨在鼓励中小企业开发和采用网络安全创新，从而促进卢森堡网络安全市场各个领域的专业知识。LU-CID计划的目标是在卢森堡建立的中小企业和初创企业，项目将通过由经济部运营和管理的国家研发项目（R＆D）1的国家援助计划（R＆D）1。项目提交的最初截止日期已从2024年12月31日至2025年2月21日延长。如果分配了LU-CID-2024-02呼吁提出建议的预算不足以覆盖所有合格的项目，则将优先考虑在2024年12月31日的初始截止日期之前提交的项目建议。LU-CID-2024-02的所有其他方面都要求提出建议，包括评估期和标准以及呼叫目标，保持不变。
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•意大利巴里理工大学Yashar Deldjoo（deldjooy@acm.org）•Shuai Zhang，美国亚马逊网络服务AI（shuaizs@amazon.com）•伯恩德·路德维格，德国德国雷格斯堡大学（bernd.ludwig@ur.line.de） lina.yao@csiro.au）•新加坡南南技术大学的Aixin Sun（axsun@ntu.edu.sg）生成的推荐系统（Gen-recsys），由大语言模型（LLMS）和其他最新的生成性体系结构（例如，effifusion型模型）（例如，扩散模型），介绍了个性化的新方法。与返回物品标识符静态列表的传统管道不同，Gen-Recsys可以发明库存外的建议（例如，提出了新想象中的衣服），产生针对用户反馈的丰富文本解释（例如，多转化的多转化理性（例如，解决特定的critiques）的多转化理性），并从事构成对话的折叠对话。这些扩展的功能为增强用户体验提供了新的机会。除了这些机会之外，Gen-Recsys还提出了新的挑战和风险。在不受管制的Web数据中训练的模型可能会继承和扩大与性别，语言，宗教和其他敏感属性有关的偏见。这些系统可能会无意间提出不存在的项目（所谓的“项目幻觉”），产生私人或有偏见的信息，并通过说服力的文本改变用户的看法。经典的离线评估主要衡量固定库存上的预测精度，不适合量化生成产量的更广泛含义。本期有关推荐系统（TOR）的ACM交易特刊（TORS）邀请了原始研究，审查文章，方法论论文以及研究生成推荐系统（Gen-Recsys）的技术和社会维度的透视文章。提交可能关注算法发展，道德准则，用户研究或全面评估策略。我们鼓励手稿阐明现实世界的应用程序，新颖的数据集和跨学科合作。主题：我们欢迎对（但不限于）与Gen-Recsys相关的以下领域提交：●生成架构：gans，vaes，vaes，扩散模型，LLMS或多模式基础模型的集成到建议管道中；用于混合，特定于上下文的建议的检索授权生成（RAG）。●个性化内容和解释生成：生产以用户为中心的说明，文本评论，叙述或合成项目（例如，服装建议，合成媒体）的新方法。●数据稀疏和冷启动解决方案：诸如合成数据生成，传输学习或跨领域的方法，以减轻稀疏或新用户方案。●对话和交互式推荐人：多转对话，实时更新和基于LLM的代理，以完善查询并预测未来的交互。●可伸缩性和效率：减少推理潜伏期和资源需求（例如蒸馏，修剪）的方法，同时保留个性化。
