<html xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=us-ascii">
<meta name="Generator" content="Microsoft Word 15 (filtered medium)">
<style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Aptos;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0cm;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Aptos",sans-serif;
        mso-ligatures:standardcontextual;
        mso-fareast-language:EN-US;}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:#467886;
        text-decoration:underline;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;
        font-size:10.0pt;
        mso-ligatures:none;}
@page WordSection1
        {size:612.0pt 792.0pt;
        margin:70.85pt 70.85pt 2.0cm 70.85pt;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style>
</head>
<body lang="DE" link="#467886" vlink="#96607D" style="word-wrap:break-word">
<div class="WordSection1">
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><b><span lang="EN-US">***** Call for Papers: 22nd Workshop on Context and Activity Modeling and Recognition with AI (CoMoRe-AI 26) *****<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Web site: </span><a href="https://sites.google.com/view/comoreai26/"><span lang="EN-US">https://sites.google.com/view/comoreai26/</span></a><span lang="EN-US"><o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">@24th Annual IEEE Intl. Conference on Pervasive Computing and Communications<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Pisa, Italy, March 16 or March 20, 2026<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Submission Link: </span><span style="color:black"><a href="https://edas.info/newPaper.php?c=34014&amp;track=132416" target="_blank"><b><span lang="EN-US">https://edas.info/newPaper.php?c=34014&amp;track=132416</span></b></a></span><span lang="EN-US"><o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><o:p>&nbsp;</o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><b><span lang="EN-US">Workshop paper submission deadline: December 1<sup>st</sup>, 2025<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Workshop paper notification: January 05, 2026
<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Workshop camera ready: February 02, 2026<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><o:p>&nbsp;</o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Building on 21 successful editions of the CoMoRea (Context and Activity Modeling &amp; Recognition) workshop, CoMoRe-AI represents its next evolutionary step, including the latest advances in AI to redefine context modeling,
 reasoning, and recognition. The workshop aims to advance the state of the art in context processing and management, identifying key concepts, theories, and methodologies that enhance the design and implementation of context-aware systems. Recent AI methods
 (e.g., generative and neuro-symbolic AI) are reshaping how context is represented, fused, and interpreted. CoMoRe-AI will explore how these advancements improve context reasoning, decision-making, and activity recognition in sensor-rich environments. At the
 same time, the workshop will highlight key software engineering challenges, including the need for scalable, reusable, and privacy-aware context processing frameworks.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Context-aware applications increasingly act autonomously on behalf of users, adapting their behavior based on both explicit user interactions and the surrounding context. This context spans a diverse range of information,
 including user activities, environmental factors, and social interactions. While existing context models capture different aspects of this data, fundamental issues remain, such as uncertainty, ensuring interpretability, and managing heterogeneous data sources
 effectively. A more holistic approach is needed to incorporate multiple types of context information, model their interdependencies, and ensure high-quality, adaptive context awareness.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Human activity recognition (HAR) is a cornerstone of context-awareness research, with ongoing challenges related to real-world deployments, such as continual learning, data scarcity, privacy concerns, and the discovery
 of novel activities. While HAR is a primary focus, CoMoRe-AI also welcomes research that addresses broader context-awareness challenges, including new AI techniques for context modeling, novel reasoning paradigms, and practical applications in domains such
 as healthcare, smart environments, and IoT.<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><o:p>&nbsp;</o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><b><span lang="EN-US">Topics of Interest<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">We welcome contributions related (but not limited) to:<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Context modeling techniques and domain-specific context models<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* AI-driven approaches for context modeling and reasoning<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Ontologies of activities and context<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Hybrid context models and advanced issues in context modeling, including issues of information quality, ambiguity, and provenance<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Context reasoning algorithms, their complexity and accuracy<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Generative AI models (e.g., LLMs) for context-awareness and adaptation<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Neuro-symbolic AI for context reasoning<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Explainable or interpretable context reasoning<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Foundation models for context-aware applications<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Multi-modal sensor fusion techniques for context-awareness<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Distributed context reasoning (e.g., edge AI, federated learning)<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Transfer learning and continual learning for context reasoning<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Human Activity Recognition and Human Behavior Modeling<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">* Applications of AI-powered context-aware methods in healthcare, smart cities, IoT, autonomous systems, and beyond<o:p></o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"><o:p>&nbsp;</o:p></span></p>
<p class="MsoNormal"><b><span lang="EN-US">Submissions<o:p></o:p></span></b></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Submitted papers will be reviewed by the workshop Program Committee. Accepted papers will appear in the IEEE PerCom'26 Workshops proceedings published by IEEE Computer Society Press. The papers should be in the IEEE format
 and should be no more than 6 pages in length. Research papers must be an original unpublished work and not under review elsewhere. Experience reports must be stated as such and a comprehensive discussion of the taken approach, experiences, and its assessment
 is expected. For each accepted paper, a full conference registration is required.<o:p></o:p></span></p>
</div>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//DE">
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0">
<font face="sans-serif, Arial, Helvetica" size="-1" color="#808080"><br>
If you are not the addressee, please inform us immediately that you have received this e-mail by mistake, and delete it. We thank you for your support.<br>
<br>
</font>
</table>
</body>
</html>