2020年IEEE第五届大数据分析国际会议_门票优惠

厦门大学

厦门大学是国家“211工程”和“985工程”重点建设的高水平大学，设有200多个研究机构，其中国家级协同创新中心2个，国家重点实验室4个，国家工程实验室1个，国家工程技术研究中心1个，国家地方联合工程实验室3个，教育部重点实验室5个，教育部工程研究中心3个，教育部人文社科重点研究基地5个。厦门大学国家大学科技园是福建省内仅有的两个经科技部、教育部认定的国家级大学科技园之一。建校以来，学校秉承“自强不息，止于至善”的校训，积累了丰富的办学经验，形成了鲜明的办学特色，成为一所学科门类齐全、师资力量雄厚、居国内一流、在国际上有广泛影响的综合性大学。

西交利物浦大学

西交利物浦大学位于江苏省苏州市，是经中国教育部批准、由西安交通大学和英国利物浦大学合作创立的，拥有中华人民共和国学士学位和英国利物浦大学学位授予权的中外合作大学。 2004年9月，西安交通大学与利物浦大学签订协议合作成立西交利物浦（国际）大学；2006年学校正式成立。2010年获准授予利物浦大学研究生学位，2012年教育部同意学校实施英国利物浦大学硕士和博士学位教育。据2016年9月学校官网显示，学校分为南北两个校区，共610亩，建筑面积40.7万平方米，拥有50余万册图书；共有10000多名本科生和研究生、来自50多个国家和地区的450余名教师；开设14个院系、32个本科专业，开设研究型硕士学位点4个、全日制授课型硕士学位点24个、非全日制授课型硕士学位点9个，14个院系开设有博士生项目。

会议简介

我国将迈入5G时代，大数据、云计算等产业关键技术演进和应用创新加速发展，产业支持政策规划纷纷出台，数据开放共享机制不断推进，产业发展基础环境初步具备，产业生态体系逐步完善建立，大数据产业将进入理性发展、落地应用阶段，并有望在通信、互联网、金融、医疗等重点行业率先取得突破，将成为全球最重要的大数据市场。大数据带来了全新的变革与机遇，但我国大数据产业还处于发展初期，总体战略规划仍有待部署，行业标准化和规模化应用还未实现，核心技术和数据资源开放有待突破，行业协作和商业模式瓶颈尚待解决，数据安全与隐私保护形势严峻等诸多挑战。

为了迎接大数据时代的到来，更好地交流大数据的实践经验，进一步推进大数据技术创新与应用，展示国内外大数据领域的最新科研成果。第五届大数据分析国际会议将于2020年3月6日-9日在中国厦门召开。会议旨在促进大数据分析等领域的学术交流与合作，热忱欢迎从事相关技术研究的专家、学者和专业技术人员踊跃投稿并参加大会。

本届ICBDA 2020 由西交利物浦大学大数据分析研究所和厦门大学信息学院共同主办；香港理工大学和德克萨斯大学达拉斯分校共同协办，由西交利物浦大学的关圣威教授和香港理工大学李青教授担任联合大会主席。

全文投稿截止时间：2019年10月20日

摘要投稿截止时间：2019年10月25日

通知书发送：2019年11月10日

注册截止日：2019年11月25日

终稿提交日期：2019年11月28日

会议主题

Topics of interest include, but are not limited to:

Big Data Models and Algorithms

Foundational Models for Big Data

Algorithms and Programming Techniques for Big Data Processing

Big Data Analytics and Metrics

Representation Formats for Multimedia Big Data

Big Data Architectures

Cloud Computing Techniques for Big Data

Big Data as a Service

Big Data Open Platforms

Big Data in Mobile and Pervasive Computing

Big Data Management

Big Data Persistence and Preservation

Big Data Quality and Provenance Control

Management Issues of Social Network Big Data

Big Data Protection, Integrity and Privacy

Models and Languages for Big Data Protection

Privacy Preserving Big Data Analytics

Big Data Encryption

Security Applications of Big Data

Anomaly Detection in Very Large Scale Systems

Collaborative Threat Detection using Big Data Analytics

Big Data Search and Mining

Algorithms and Systems for Big Data Search

Distributed, and Peer-to-peer Search

Machine learning based on Big Data

Visualization Analytics for Big Data

Big Data for Enterprise, Government and Society

Big Data Economics

Real-life Case Studies of Value Creation through Big Data Analytics

Big Data for Business Model Innovation

Big Data Toolkits

Big Data in Business Performance Management

SME-centric Big Data Analytics

Big Data for Vertical Industries (including Government, Healthcare, and Environment)

Scientific Applications of Big Data

Large-scale Social Media and Recommendation Systems

Experiences with Big Data Project Deployments

Big Data in Enterprise Management Models and Practices

Big Data in Government Management Models and Practices

Big Data in Smart Planet Solutions

Big Data for Enterprise Transformation

详细介绍

ICBDA 2020 Keynote Speakers

Prof. Hui LEI (雷晖教授) - IEEE Fellow

Futurewei Technologies, USA

Prof. Zhu Han (韩竹教授) - IEEE Fellow

University of Houston, USA

Prof. LI Qing (李青教授)

The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong (香港理工大学)

Prof. Hayato YAMANA

Waseda University, JAPAN (日本早稻田大学)

ICBDA 2020 Invited Speaker

Prof. Dimitrios Georgakopoulos

Swinburne University of Technology, Australia

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会议标签：

金融大数据云计算科研大数据分析

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