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Scalable and Efficient Multimodal Deep Learning Models for Real-World Applications 征稿

2025-03-13
768

Scalable and Efficient Multimodal Deep Learning Models for Real-World Applications 征稿,本特刊开设于Computers Materials & Continua(ISSN: 1546-2218, SCIE)期刊。Computers Materials & Continua是一本计算机领域的开放获取期刊,由Tech Science Press出版发行,同时,此刊涉及的研究方向还包含材料科学。


客编信息:


Dr. Dilbag Singh, New York University, USA


Dr. Vijay Kumar, NIT Jalandhar, India


Dr. Manjit Kaur, SR University, India


Scalable and Efficient Multimodal Deep Learning Models for Real-World Applications


特刊背景:


随着人工智能(AI)技术的飞速发展,多模态深度学习模型已经能够处理和融合来自文本、图像、音频和视频等多种类型的数据。这些模型在各种应用场景中展现出了卓越的性能。然而,随着这些模型在现实世界环境中的应用需求日益增长,特别是在处理能力、内存和能源受限的边缘设备(如智能手机、可穿戴设备和物联网设备)上,如何在保证性能的同时提高模型的可扩展性和效率,成为了亟待解决的问题。


本特刊旨在强调,在保证多模态深度学习模型性能的同时,提高其可扩展性和效率的重要性。我们期待展示最新的研究成果和进展,这些成果和进展关于如何在保持高性能的同时,降低计算复杂性、内存使用和能源消耗,使多模态深度学习模型能够部署在轻量级设备上,满足现实世界的应用需求。我们欢迎有关开发可大规模部署模型的研究,这些研究应重点关注降低计算复杂性、内存使用和能源消耗,同时保持高性能。本特刊将汇总各种创新方法,使多模态深度学习模型在实际应用中更加实用和有效。


截稿日期:


2025年6月1日


征稿主题(包括但不限于):


● 多模态深度学习的可扩展架构


● 针对边缘和物联网设备设计的轻量级多模态深度学习模型


● 模型压缩技术


● 多模态深度学习的高效训练策略


● 多模态数据融合技术


● 针对多模态学习的自动化模型优化(AutoML)


● 实时多模态处理


● 多模态深度学习的基准测试和评估


● 多模态模型中的安全性和隐私问题


● 真实世界部署中的案例研究


期刊分析:


CAR指数


CAR指数是一种评价期刊学术诚信风险的指数,CAR指数低于5%设定为低风险,处于5-10%被认为是中风险,大于10%为高风险。从网站(www.jcarindex.com)的检索结果来看,Computers Materials & Continua在2022-2024年的CAR指数均为0%,这些数据表明该期刊目前处于低风险水平。


中科院预警情况


近五年,Computers Materials & Continua均未进入中国科学院《国际期刊预警名单(试行)》名单。


影响因子发展趋势


在JCR的影响因子变化趋势图中可以了解到,从2019年至今,Computers Materials & Continua的影响因子水平相对稳定,说明期刊出版物质量管理较好。


期刊年发文趋势


通过在WoS数据库检查期刊近五年的发文数据,可以了解到Computers Materials & Continua近五年发文数量持续增长,在2022年达到1469篇。近五年的发文中,国内学者发文数量位于第二位,表明国内学者比较倾向于把文章发表到该刊,且该刊比较认可中国学者的学术成果。


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