参会 | 2022 IEEE/ACM 人工智能和机器学习科学应用国际研讨会（11.13-18，德克萨斯州）

本文摘自爱科会易CS公众号，点击最下方阅读原文了解更多。

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AI4S 2022

英文全称：2022 IEEE/ACM International Workshop on Artificial Intelligence and Machine Learning for Scientific Applications-AI4S 2022

中文全称：2022 IEEE/ACM 人工智能和机器学习科学应用国际研讨会

会议地点：美国，德克萨斯州，达拉斯

会议时间：2022年11月13-18日

官方网站：https://ai4s.github.io/

简介

会议

该研讨会将于11月13日至18日在德克萨斯州达拉斯市与SC 22：高性能计算、网络、存储和分析国际会议同时举行。本次研讨会的目的是汇集来自美国的计算机科学家和领域科学家、学术界、政府和工业界分享将AI/ML用于各种科学应用的最新进展，向更广泛的社区介绍新的科学应用问题，并激发工具和基础设施来支持 AI/ML 在科学应用中的应用。

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征稿须知

1.提交英文手稿，其结构为技术论文，最长 6 页，字母大小（8.5 英寸 x 11 英寸），包括图表、表格和参考文献。不符合这些准则的提交可能会不经审查而退回。

2.论文应使用 IEEE 会议格式。

3.提交的论文必须代表当前未在任何其他会议或期刊审查的原始未发表研究。

4.接受论文的至少一位作者必须注册并参加研讨会。

5.论文应以电子方式提交。

网址为：https://submissions.supercomputing.org

6.最终论文计划通过 IEEE 发表。已发表的论文集将收录在 IEEE Xplore 数字图书馆中。

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征稿主题

主题将包括但不限于：

创新的 AI/ML 模型可在执行时间和仿真精度方面分析、加速或提高科学应用的性能；

将物理原理施加的复杂约束纳入科学应用的创新方法；

用高效的 AI/ML 模型完全或部分替代一阶计算的创新方法；

提高 AI/ML 在科学应用中的可用性的工具和基础设施；

性能表征和研究将 AI/ML 用于特定科学应用的可能性；

将 AI/ML 应用于科学应用的工作流程；

使 AI 模型可解释且适用于科学应用的创新方法。

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Organizers

Gokcen Kestor, Pacific Northwest National Laboratory

Dong Li, University of California, Merced

Murali Krishna Emani, Argonne National Laboratory

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Technical Program Committee

Debbie Bard, Lawrence Berkeley National Laboratory

Kevin Barker, Pacific Northwest National Laboratory

Aparna Chandramowlishwaran, University of California, Irvine

Wenqian Dong, Florida International University

Yao Fehlis, AMD Research

Olexandr Isayev, Carnegie Mellon University

Karthik Kashinath, NVIDIA

Jiawen Liu, Facebook

Brian C Van Essen, Lawrence Livermore National Laboratory

Natalia Vassilieva, Cerebras

Venkatram Vishwanath, Argonne National Laboratory

Feiyi Wang, Oak Ridge National Lab

Laurent White, AMD Research

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七月结束或召开的会议

8八月结束或召开的会议

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九月结束或召开的会议

如果您有特定的需求，或者有会议信息投稿，合作意向，请联系我们

（[e-mail]）