<div dir="ltr">Call for Papers<br><br>Machine Learning and Block-chain based solution for privacy and access<br>control in IoT<br><a href="https://scpe.org/index.php/scpe/CFP_SI_MLB_IOT">https://scpe.org/index.php/scpe/CFP_SI_MLB_IOT</a><br><br><br><br>Introduction:<br><br>Scalable machine learning is a rapidly evolving field with wide-ranging<br>applications in various domains, including health care. With the<br>increasing demand for effective and efficient solutions to complex<br>health problems, machine learning is emerging as a critical technology<br>for driving innovation in health care. The use of machine learning in<br>health care has the potential to revolutionize the way medical diagnoses<br>are made, treatment plans are developed, and patient outcomes are improved.<br><br><br>Objective:<br><br>The goal of this special issue is to present recent advances in the<br>field of scalable machine learning for health care and to highlight the<br>impact of these technologies on real-world health problems. The special<br>issue aims to provide a comprehensive overview of the current state of<br>the art in scalable machine learning for health care, including both<br>theoretical and practical aspects. The objective is to bring together<br>researchers, practitioners, and decision makers in the field to share<br>their experiences, insights, and best practices.<br><br><br>Recommended topics (but not limited to):<br><br>The following are the recommended topics for this special issue:<br>• Overview of recent advances in machine learning algorithms for health<br>care,<br>• Data mining in health care,<br>• Artificial intelligence in health care,<br>• Deep learning for health care,<br>• Metaverse and health care,<br>• Digital twins in health care,<br>• Transfer learning in health care,<br>• Explainable AI (XAI) for health care,<br>• IoT and machine learning in health care,<br>• Cloud computing and machine learning in health care,<br>• Design and implementation of scalable machine learning systems for<br>health care,<br>• Real-world deployment and evaluation of machine learning systems in<br>health care,<br>• Case studies and evaluations of machine learning systems in real-world<br>health care settings,<br>• Discussion of future directions and challenges in the field of<br>scalable machine learning for health care,<br>• Other relevant topics related to scalable machine learning for health<br>care.<br><br><br>Important dates:<br><br>+ Submission deadline: 31 October, 2023<br>+ Authors notification: 30 November, 2023<br>+ Revised version deadline: 31 December, 2023<br>+ Completion of Special Issue: March, 2024<br><br><br>Submission guidelines:<br><br>Original and unpublished works on any of the topics aforementioned or<br>related are welcome. The SCPE journal has a rigorous peer-reviewing<br>process and papers will be reviewed by at least two referees. All<br>submitted papers must be formatted according to the journal's<br>instructions, which can be found at the journal WWW site (please note<br>the LaTeX requirement!)<br><br>During submission please select a Special Issue that you want to submit<br>to and provide this information in the Comments for the Editor field.<br><br><br>Guest Editors:<br><br>++ Lead: Dr. Chiranji Lal Chowdhary, Associate Professor, School of<br>Information Technology and Engineering, Vellore Institute of Technology<br>Vellore, India, email: <a href="mailto:prof.chowdhary@gmail.com">prof.chowdhary@gmail.com</a><br><br>++ Dr Mohammad Zubair Khan, Department of Computer Science and<br>Information, Taibah University Medina 42353 Saudi Arabia, email:<br><a href="mailto:zubair.762001@gmail.com">zubair.762001@gmail.com</a><br><br>++ Dr. Yulei Wu, Associate Professor, Department of Computer Science,<br>Faculty of Environment, Science and Economy, University of Exeter,<br>Exeter, EX4 4QF, email:<br><a href="mailto:y.l.wu@exeter.ac.uk">y.l.wu@exeter.ac.uk</a><br><br>++ Dr. Dharm Singh, Namibia University, Namibia, email: <a href="mailto:dsingh@nust.na">dsingh@nust.na</a><br><br><br>* SCPE does NOT charge any fees for publishing Open Access papers<br>* SCPE went up from 2.2 to 3.5 in CiteScore (from rank 111 to 86) --<br>results from June 2023<br>* SCPE Web of Science Impact factor = 1.1 (2023 for 2022 -- first impact<br>factor) *<br><br>* To regularly follow announcements from SCPE (including calls for<br>papers for Special Issues), sign to:<br><a href="https://www.linkedin.com/company/scalable-computing-practice-and-experience/">https://www.linkedin.com/company/scalable-computing-practice-and-experience/</a><br></div>