第七届计算与大数据国际会议（ICCBD 2024）将于2024年10月25日至27日在中国上海理工大学举行。此次会议由上海理工大学主办，南方科技大学和上海交通大学协办。会议主题为“以数据为中心的计算：弥合理论与实践之间的差距”。
随着数字经济的快速发展，数字中国建设日益深入，以及数字化转型需求的不断释放，我国大数据产业迎来了新的发展机遇。大数据与云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术不断融合创新，从感知型应用向预测型、决策型应用发展。在互联网、金融、电信、工业等领域，大数据服务将实现倍增创新。本次会议将聚焦于“十四五”期间和2035年远景目标《建议》中的大数据产业及数字经济发展新趋势。
会议主题围绕大数据算法、大数据挖掘与分析、大数据处理与查询、智能计算等研究领域展开讨论，旨在为相关研究方向的教授学者及企业发展人提供一个分享研究成果、讨论存在的问题与挑战、探索前沿科技的国际性合作交流平台。
此次会议旨在促进大数据计算等领域的学术交流与合作，热忱欢迎从事相关技术研究的专家、学者和专业技术人员踊跃投稿并参加大会。
会议出版
ICCBD 2024收录的论文将被收录到在线数据库，被Ei Compendex 和Scopus检索。文章被接受并完成注册的作者将被邀请参会做口头报告。
出版历史
ICCBD 2023 | ISBN: 979-8-3503-1699-5 | IEEE Xplore | Indexed by: EI Compendex, Scopus
ICCBD 2022 | ISBN: 978-0-7381-1257-2 | IEEE Xplore | Indexed by: EI Compendex, Scopus
ICCBD 2021 | ISBN: 978-1-4503-8719-4 | ACM Digital Library | Indexed by: EI Compendex, Scopus
ICCBD 2020 | ISBN: 978-1-4503-8786-6 | ACM Digital Library | Indexed by: EI Compendex,Scopus
ICCBD 2019 | ISBN: 978-1-4503-7290-9 | ACM Digital Library | Indexed by: EI Compendex,Scopus
ICCBD 2018 | ISBN: 978-1-4503-6540-6 | ACM Digital Library | Indexed by: EI Compendex,Scopus
组委会
Conference Chairs
Prof. Weidong Li
University of Shanghai for Science and Technology, China
Prof. Yongsheng Ma
Southern University of Science and Technology, China
Technical Program Chairs
Prof. Chengnian Long
Shanghai Jiao Tong University, China
Prof. Fairouz Kamareddine
Heriot-Watt University, UK
Prof. Liu Chi
Beijing Institute of Technology, China
Assoc. Prof. Dr. Marcin Paprzycki
Polish Academy of Sciences, Poland
Prof. Ming Xie
Nanyang Technological University, Singapore
Publication Chair
Prof. Carson K Leung
University of Manitoba, Canada
主旨报告人
Prof. Cheng-zhong XU, University of Macau, China, IEEE Fellow
Prof. Nirwan Ansari, New Jersey Institute of Technology (NJIT), USA
征稿主题
Big Data Analytics
Novel Theoretical and Computational Models
Framework for Data Understanding and Quality
New Data Standards and Programming Models
Big Data Science and Engineering
Algorithms and Programming Techniques for Big Data Processing
Big Data in Enterprise Management Models and Practices
Data-Centric Architectures
Distributed Data Processing Frameworks
Stream Processing Architectures
Edge Computing Architectures
