近日，期刊Human-Centric Intelligent Systems(HCIN)的主題專刊：“Towards Controllable, Interpretable, Robust Representation Learning for Data-driven Modeling”開放征稿中。投稿截止日期為2024 年 2月 29 日。收到投稿后，Guest Editors 會立即著手邀請審稿。
專刊征稿：Towards Controllable, Interpretable, Robust Representation Learning for Data-driven Modeling
面向可控、可解釋、魯棒表示學習的數據驅動建模
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宗旨與范疇
隨著物流和供應鏈管理的信息量和復雜性不斷增加，結合最優化理論與人工智能設計數據驅動的智能決策方法成為重要的發展方向。人工智能與運籌學（Operations Research，OR）的結合可以發揮二者協同作用的優勢，推動相關研究的進步。最近的趨勢表明，人工智能和OR在物流和供應鏈管理中的應用需要更深入地研究與論證。本特刊旨在突出最新的理論和研究進展、案例分析、應用、技術創新、調查結果以及相關工具的使用，以提升人工智能和OR方法運行的效率，產生更具成效、可持續的物流和供應鏈管理解決方案。
征稿主題
包括但不限于以下內容：
1）自然語言處理（NLP）：NLP-domain
- NLP可解釋模型
Explainable and interpretable models for NLP
- 對話式AI
Conversational AI
- 對話情緒識別的NLP，NLU與NLG
NLP, NLU and NLG for conversational sentiment detection
- 對話主題檢測的NLP，NLU與NLG
NLP, NLU and NLG for conversational theme detection
- 對話人格檢測的NLP，NLU與NLG
NLP, NLU and NLG for conversational personality detection
- 對話諷刺，反諷和幽默分析的NLP，NLU與NLG
NLP, NLU and NLG for conversational sarcasm, irony and humor
2）多模態數據：Multimedia-domain
- 多模態會話式AI
Multimodal conversational AI
- 魯棒、高效、通用的多模態學習
Robust, efficient, or universal multimodal learning
- 多模態遷移學習
Multimodal transfer learning
- 多模態度量學習
Multimodal metric learning
- 多模態生成學習
Multimodal generation
- 基于序列深度學習的VQA
Sequential deep learning for visual question answering
- 基于增強學習的VQA
Reinforcement learning for visual question answering
- 基于時序推理的VideoQA
Temporal reasoning for video question answering
- 場景圖生成VQA
Scene graph generation for visual question answering
- 跨媒體分析在VQA中的應用
Real-world applications of cross-media analysis for visual question answering
3）推薦系統：Recommendation-domain:
- 多模態推薦
Multi-modal Recommendation
- 魯棒推薦
Robust Recommendation
- 去偏推薦
Debiased Recommendation
- 可解釋推薦
Explainable Recommendation
4）信息檢索：Information retrieval-domain
- 跨模態檢索
Cross-modal Retrieval
- 稠密檢索
Dense Retrieval
- 用戶建模與分析
Mining and Modeling Users
- 檢索的公平與偏見
Fairness and Bias in Search
- 個性化檢索機器人
Personalization in Retrieval-Based Chatbots
重要日期 （截稿日期：2024-02-29）
客座編輯
趙峰教授,華中科技大學
魏巍教授,華中科技大學
李琳教授,武漢理工大學
投稿詳情
專刊鏈接：https://www.springer.com/journal/44230/updates/26001114
投稿通道：https://www.editorialmanager.com/hcin/default2.aspx
（注：EM系統提交稿件，“Additional Information”中，請選擇專刊“Towards Controllable, Interpretable, Robust Representation Learning for Data-driven Modeling”)。所有手稿必須是英文。具體征稿詳情可及時關注期刊主頁查看。
聯系方式：
HCIN期刊編輯部
Email：hcin@editorialoffice.cn
Tel：13603860656
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