COMP.AI------------------ < Пред. | След. > -- < @ > -- < Сообщ. > -- < Эхи > --
 Nп/п : 1 из 4
 От   : vincentth...@gmail.com              2:5075/128        05 июн 23 11:05:52
 К    : All                                                   05 июн 23 11:09:37
 Тема : [Deadline Extended] IEEE ICT-DM 2023, Cosenza, Italy - Sept. 13-15, 202
----------------------------------------------------------------------------------
                                                                                 
@MSGID:
<85f07df1-2a2d-4c6c-bf7d-9b99860dc7a2n@googlegroups.com> f68408ec
@REPLYADDR vincentth...@gmail.com
<vincentthunder2011@gmail.com>
@REPLYTO 2:5075/128 vincentth...@gmail.com
@CHRS: CP866 2
@RFC: 1 0
@RFC-Message-ID:
<85f07df1-2a2d-4c6c-bf7d-9b99860dc7a2n@googlegroups.com>
@TZUTC: 0300
@PID: G2/1.0
@TID: FIDOGATE-5.12-ge4e8b94
[Our apologies for multiple copies of this email]
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

The 8th International Conference on Information and Communication
Technologies for Disaster Management (ICT-DM) - Cosenza, Italy, 13-15
September 2023

https://ict-dm2023.inria.fr/index.html

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Track 4: Crowdsourcing and social media for disaster & crisis management
https://ict-dm2023.inria.fr/tracks/four.html

Scope: Natural disasters like flooding and earthquakes, as well as
terrorism attacks and industrial disasters, should be dealt with in a
fast and effective manner. In such scenarios, first responders, news
agencies and the victims are used to exploit social media as a first
b
reliable way, reaching a huge pool of users. Similarly, crowdsourcing
applications engage user communities in emergency response and disaster
management for natural hazards. However, some drawbacks may occur in
such social tools, thus limiting authorities and disaster management
stakeholders to use social media data to make decisions. As an instance,
social media crowdsourcing data should be georeferenced to improve
situational awareness, and the positioning error should be very low. In
addition, social media data should be merged with other external data
sources and authoritative data to establish geographic relationships
between the disaster event and social media messages. Also, the
dissemination of a message should occur between trusted and reliable
nodes, in order to be sure the disseminated information is secure. As a
solution, the main goal is to handle a set of learning materials such as
methods, tools and guidelines on the use of social media and
crowdsourcing in disasters in an effective manner, especially for what
concerns security and trustworthiness of data information.

So, this track wants to stimulate the scientific community to propose
new technical studies that may address different topics such as:
Secure and reliable communications in social media and crowdsourcing
for disaster & crisis management Opportunistic data dissemination in
social media and crowdsourcing tools Network architectures for social
media and crowdsourcing Machine learning techniques in social media
and crowdsourcing for disaster & crisis management Energy harvesting,
storage, recycling, and wireless power transfer for social IoTs in
disaster and crisis Fog/edge computing and social IoT convergent
services, systems, infrastructure, and techniques for disaster and
crisis management Agile, intelligent, and resilient aerial (swarm) social-
inspired communications and control in disaster crisis Localization
and positioning with social IoT in disaster/crisis areas Social-aware
self-organizing network optimization for efficient crowdsourcing in
mobile social networks Security, privacy, and trust in social IoT-
assisted disaster/crisis management systems Disaster/crisis data
aggregation, dissemination, collection, and mining via crowdsourcing
and social media in multi-hop heterogeneous networks Crowdsourcing,
gamification, and social media incentivization for natural hazard
prevention, mitigation, and management Real-time query processing,
data fusion, and event summarization for multi-source disaster data
and social media Big data analysis, AI and machine/deep learning
models with Age of Information (AoI) in crowdsourcing and social media
analysis Innovative crowdsourcing applications and social network
services for disaster and crisis management Track Chair Anna Maria
Vegni, University of Roma Tre, Italy De-Nian Yang, Institute of
Information Science, Academia Sinica, Taiwan

Important dates Full/short paper submission: June 7, 2023 (extended)
Acceptance notification: July 23, 2023 Camera ready: August 20, 2023

--- G2/1.0
 * Origin: PANIX Public Access Internet and UNIX, NYC (2:5075/128)
SEEN-BY: 5005/49 5015/255 5019/40 5020/715 848 1042
4441 12000 5030/49 1081
SEEN-BY: 5058/104 5075/128 6078/80
@PATH: 5075/128 5020/1042 4441



   GoldED+ VK   │                                                 │   09:55:30    
                                                                                
В этой области больше нет сообщений.

Остаться здесь
Перейти к списку сообщений
Перейти к списку эх