2025年第11届计算与数据工程国际会议(ICCDE 2025)将于2025年1月13-15日在泰国曼谷举行。ICCDE 2025是科学家、工程师和研究人员讨论和交流新想法、结果、经验和工作过程的论坛。本次会议还将为年轻的研究人员提供一个极好的机会，让他们将自己的工作暴露在国际审查之下，接收来自世界各地同行的反馈，从这一重要研究领域的领导者的丰富经验和专业知识中获益，并为国际参与者和受邀代表之间的新研究合作开辟空间。

会议出版

被录用的论文将在 ACM 的国际会议论文集系列中出版，ISBN：979-8-4007-1037-7，并将在 ACM 数字图书馆中存档，同时被 Ei Compendex 和 Scopus 编入索引，并提交给 Thomson Reuters 会议论文集引文索引（ISI Web of Science）审核。

出版历史

ICCDE 2024- ACM | ISBN: 979-8-4007-0931-9 | Ei-Compendex & Scopus

ICCDE 2023- ACM | ISBN: 978-1-4503-9802-2 | Ei-Compendex & Scopus

ICCDE 2022- ACM | ISBN: 978-1-4503-9571-7 | Ei-Compendex & Scopus

ICCDE 2021- ACM | ISBN: 978-1-4503-8845-0 | Ei-Compendex & Scopus

ICCDE 2020- ACM | ISBN: 978-1-4503-7673-0 | Ei-Compendex & Scopus

ICCDE 2019- ACM | ISBN: 978-1-4503-6124-8 | Ei-Compendex & Scopus

ICCDE 2018- ACM | ISBN: 978-1-4503-6393-8 | Ei-Compendex & Scopus

组委会

Advisory Chair

Hai Jin, Huazhong University of Science and Technology, China

Conference Chair

Peter Haddawy, Mahidol University, Thailand

Conference Co-Chair

Luca de Alfaro, University of California, Santa Cruz , United States

Program Chairs

David Billard, University of Applied Sciences in Geneva, Switzerland

Uwe Serdult, Ritsumeikan University, Japan

主旨报告人

Prof. Ling Liu (IEEE Fellow)

Georgia Institute of Technology, USA

Prof. Juyang Weng (IEEE Life Fellow)

Brain-Mind Institute and GENISAMA, USA

Assoc. Prof. Yunbo Rao

University of Electronic Science and Technology of China, China

特邀报告人

Prof. Luca de Alfaro

University of California Santa Cruz, USA

Prof. Huiyu Zhou

University of Leicester, UK

Prof. Uwe Serdült

Ritsumeikan University, Japan

Prof. David Billard

University of Applied Sciences in Geneva, Switzerland

Prof. Gabriel Gomes de Oliveira

UNICAMP - Campinas State University, Brazil

Assoc. Prof. Suguru Tsujioka

Shikoku University, Japan

Assoc. Prof. Shekhar. R

Alliance University, India

Dr Thepul Ginige

Esoft Metro Campus, Sri Lanka

Dr. Gaoyang Liu

Wuhan University of Technology, China

征稿主题

1.计算相关：

新颖的计算模式

计算模型

算法

应用范例

开发环境

编译器

操作环境

2.数据工程：

大数据、数据仓库和分析

众包

云计算和数据库即服务

数据库隐私、安全和信任

数据集成、元数据管理和互操作性

数据模型、语义、查询语言

数据挖掘和知识发现