近日，期刊Human-Centric Intelligent Systems(HCIN)的主题专刊：“Towards Controllable, Interpretable, Robust Representation Learning for Data-driven Modeling”开放征稿中。投稿截止日期为2024 年 2月 29 日。收到投稿后，Guest Editors 会立即着手邀请审稿。
专刊征稿：Towards Controllable, Interpretable, Robust Representation Learning for Data-driven Modeling
面向可控、可解释、鲁棒表示学习的数据驱动建模
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宗旨与范畴
随着物流和供应链管理的信息量和复杂性不断增加，结合最优化理论与人工智能设计数据驱动的智能决策方法成为重要的发展方向。人工智能与运筹学（Operations Research，OR）的结合可以发挥二者协同作用的优势，推动相关研究的进步。最近的趋势表明，人工智能和OR在物流和供应链管理中的应用需要更深入地研究与论证。本特刊旨在突出最新的理论和研究进展、案例分析、应用、技术创新、调查结果以及相关工具的使用，以提升人工智能和OR方法运行的效率，产生更具成效、可持续的物流和供应链管理解决方案。
征稿主题
包括但不限于以下内容：
1）自然语言处理（NLP）：NLP-domain
- NLP可解释模型
Explainable and interpretable models for NLP
- 对话式AI
Conversational AI
- 对话情绪识别的NLP，NLU与NLG
NLP, NLU and NLG for conversational sentiment detection
- 对话主题检测的NLP，NLU与NLG
NLP, NLU and NLG for conversational theme detection
- 对话人格检测的NLP，NLU与NLG
NLP, NLU and NLG for conversational personality detection
- 对话讽刺，反讽和幽默分析的NLP，NLU与NLG
NLP, NLU and NLG for conversational sarcasm, irony and humor
2）多模态数据：Multimedia-domain
- 多模态会话式AI
Multimodal conversational AI
- 鲁棒、高效、通用的多模态学习
Robust, efficient, or universal multimodal learning
- 多模态迁移学习
Multimodal transfer learning
- 多模态度量学习
Multimodal metric learning
- 多模态生成学习
Multimodal generation
- 基于序列深度学习的VQA
Sequential deep learning for visual question answering
- 基于增强学习的VQA
Reinforcement learning for visual question answering
- 基于时序推理的VideoQA
Temporal reasoning for video question answering
- 场景图生成VQA
Scene graph generation for visual question answering
- 跨媒体分析在VQA中的应用
Real-world applications of cross-media analysis for visual question answering
3）推荐系统：Recommendation-domain:
- 多模态推荐
Multi-modal Recommendation
- 鲁棒推荐
Robust Recommendation
- 去偏推荐
Debiased Recommendation
- 可解释推荐
Explainable Recommendation
4）信息检索：Information retrieval-domain
- 跨模态检索
Cross-modal Retrieval
- 稠密检索
Dense Retrieval
- 用户建模与分析
Mining and Modeling Users
- 检索的公平与偏见
Fairness and Bias in Search
- 个性化检索机器人
Personalization in Retrieval-Based Chatbots
重要日期 （截稿日期：2024-02-29）
客座编辑
赵峰教授,华中科技大学
魏巍教授,华中科技大学
李琳教授,武汉理工大学
投稿详情
专刊链接：https://www.springer.com/journal/44230/updates/26001114
投稿通道：https://www.editorialmanager.com/hcin/default2.aspx
（注：EM系统提交稿件，“Additional Information”中，请选择专刊“Towards Controllable, Interpretable, Robust Representation Learning for Data-driven Modeling”)。所有手稿必须是英文。具体征稿详情可及时关注期刊主页查看。
联系方式：
HCIN期刊编辑部
Email：hcin@editorialoffice.cn
Tel：13603860656
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