<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><font face="monospace">──────────────────────────────</font></div><div><font face="monospace">   The 10th IEEE International Conference on Smart Data</font></div><div><font face="monospace">                     (SmartData 2024)</font></div><div><font face="monospace">          Copenhagen, Denmark. August 19-22, 2024</font></div><div><font face="monospace">   Website: <a href="https://ieee-cybermatics.org/2024/smartdata">https://ieee-cybermatics.org/2024/smartdata</a></font></div><div><font face="monospace">──────────────────────────────</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> - * Overview * -</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">     Smart data aims to filter out the noise data and prod-</font></div><div><font face="monospace">uce valuable data, which can be effectively used by enter-</font></div><div><font face="monospace">prises and governments for planning, operation, monitoring,</font></div><div><font face="monospace">control, and intelligent decision making. Although unprece-</font></div><div><font face="monospace">dentedly large amount of sensory data can be collected with</font></div><div><font face="monospace">The advancement of the Cyber-Physical-Social systems, the </font></div><div><font face="monospace">key is to explore how big data can become smart data and</font></div><div><font face="monospace">offer intelligence. Advanced big data modeling and analyt-</font></div><div><font face="monospace">ics are indispensable for discovering the underlying struc-</font></div><div><font face="monospace">ture from retrieved data and further acquiring smart data.</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">     The 10th IEEE International Conference on Smart Data (</font></div><div><font face="monospace">SmartData-2024) is to promote community-wide discussion id-</font></div><div><font face="monospace">entifying the computational intelligence technologies and </font></div><div><font face="monospace">theories for harvesting smart data from big data. It will </font></div><div><font face="monospace">provide a high-profile, leading-edge forum for scientist, </font></div><div><font face="monospace">engineers and researchers to discuss and exchange novel id-</font></div><div><font face="monospace">eas, results, experiences and work-in-process on all aspec-</font></div><div><font face="monospace">ts of smart data.</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> - * Important Dates * -</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">* Workshop Proposal Due: March 1, 2024</font></div><div><font face="monospace">* Paper Submission Due: May 1, 2024</font></div><div><font face="monospace">* Author Notification: June 1, 2024</font></div><div><font face="monospace">* Camera-Ready and Registration: June 20, 2024</font></div><div><font face="monospace">* Conference Date: August 19-22, 2024</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> - * Topics * -</font></div><div><font face="monospace">Topics of interest include, but are not limited to:</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> - Track 1: Data Science and Its Foundations</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">  * Foundational Theories for Data Science</font></div><div><font face="monospace">  * Data Classification and Taxonomy</font></div><div><font face="monospace">  * Data Metrics and Metrology</font></div><div><font face="monospace">  * Data inference for Smart/Big Data</font></div><div><font face="monospace">  * Theoretical Models for Smart/Big Data</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> - Track 2: Smart/Big Data Infrastructure and Systems</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">  * Cloud/Cluster/Fog/Edge Computing</font></div><div><font face="monospace">  * Parallel Computing for Big Data</font></div><div><font face="monospace">  * Open Source Big Data Systems</font></div><div><font face="monospace">  * System Architecture and Infrastructure</font></div><div><font face="monospace">  * Smart/Big Data Appliance</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> - Track 3: Smart/Big Data Storage and Management</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">  * Data Collection, Transformation and Transmission</font></div><div><font face="monospace">  * Data Integration, Cleaning and Storage</font></div><div><font face="monospace">  * Data Query and Indexing Technologies</font></div><div><font face="monospace">  * Distributed File/Database Systems</font></div><div><font face="monospace">  * NewSQL/NoSQL for Smart/Big Data</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> - Track 4: Smart/Big Data Processing and Analytics</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">  * Smart/Big Data Search, Mining, Drilling</font></div><div><font face="monospace">  * Machine Learning/Deep Learning</font></div><div><font face="monospace">  * Brain/Nature-Inspired Computing</font></div><div><font face="monospace">  * Secure/Privacy-Preserving/Differentially Private Computing</font></div><div><font face="monospace">  * Visualization Analytics for Smart/Big Data</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> - Track 5: Smart/Big Data Applications</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">  * Parallel Computing for Big Data</font></div><div><font face="monospace">  * Smart/Big Data Applications in All Fields</font></div><div><font face="monospace">  * Data as a Service (DaaS)</font></div><div><font face="monospace">  * Smart/Big Data Opening, Sharing, and Trading</font></div><div><font face="monospace">  * Ethic Issues in Big/ Smart Data</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> - Track 6：Smart/Big Data in Internet of Things (IoT)</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">  * Network Design, Scheduling and Optimization for Smart/Big Data in IoT</font></div><div><font face="monospace">  * Age of Information for Data Collection and Analytics in IoT</font></div><div><font face="monospace">  * Learning-based Decision-making with Smart/Big Data in IoT</font></div><div><font face="monospace">  * Mobile Data Collection, Transmission and Analytics in IoT</font></div><div><font face="monospace">  * Smart/Big Data in Blockchain-based IoT Systems</font></div><div><font face="monospace">  * Smart/Big Data for Industrial IoT</font></div><div><font face="monospace">  * New Models, Algorithms and Methods for Smart City with Smart/Big Data</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> - * Paper Submission Guidelines * -</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">     Each paper is limited to 8 pages for regular papers</font></div><div><font face="monospace">and 6 pages for workshop papers in IEEE Computer Society</font></div><div><font face="monospace">proceedings format (or up to 2 extra pages with page over</font></div><div><font face="monospace">length charge if it is accepted), including tables, figu-</font></div><div><font face="monospace">res, references and appendices. All papers need to be su-</font></div><div><font face="monospace">bmitted electronically through the corresponding websites</font></div><div><font face="monospace">with PDF format. </font></div><div><font face="monospace">     Paper submissions must be made electronically throu-</font></div><div><font face="monospace">gh the conference submission website (EDAS) using the fo-</font></div><div><font face="monospace">llowing link: <a href="https://edas.info/N32144">https://edas.info/N32144</a></font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> - * Organising Committee * -</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> * General Chairs *</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">* Gerhard Hancke, City University of Hong Kong, Hong Ko-</font></div><div><font face="monospace">  ng, China</font></div><div><font face="monospace">* Robert Deng, Singapore Management University, Singapore</font></div><div><font face="monospace">* Xiaodung Lin, University of Guelph, Canada</font></div><div><font face="monospace">* Chunjie Cat, Hainan University, China</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> * Program Chairs *</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">* Alessandro Brigante, University of Padova, Italy</font></div><div><font face="monospace">* Domenico Ciuonzo, University of Naples "Federico II", Italy</font></div><div><font face="monospace">* Wenjuan Li, The Education University of Hong Kong, Hong</font></div><div><font face="monospace">  Kong, China</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace"> * Program Vice-Chairs *</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><font face="monospace">* Leo Yu Zhang, Griffith University, Australia</font></div><div><font face="monospace">* Zuotao Lian, University of Aizu, Japan</font></div><div><font face="monospace">* Wenjia Li, New York Institute of Technology, USA</font></div><div><font face="monospace"><br></font></div><div><br></div></div></div>