数据分析与知识发现的技术与方法正在迅速发展。人工智能已经从运算智能走到感知智能，感知智能正向认知智能发展，这不仅依赖海量数据处理和建立或维护大规模知识库，还需要将决策任务、应用场景、协同机制、交互关系、管理规则等作为可计算、可融汇、可关联的知识资源和支持底座，嵌入、关联、协调相应的智能场景和智能流程，从而支持决策智能。

第三届“数据分析与知识发现”学术研讨会将于2021年10月28-29日在深圳召开。本次会议由中国科学院文献情报中心主办，粤港澳大湾区大数据研究院和《数据分析与知识发现》编辑部联合承办。会议将邀请国内外知名学者、企业代表、优秀论文作者做精彩报告。欢迎相关领域的研究、实践和管理人员报名参会，参与交流。

会·议·主·题

（2）数据分析与知识发现驱动的各领域或行业的应用（重大技术线路、典型应用案例、代表性系统实现、应用评价方法与机制），包括但不限于：科创态势感知、舆情感知、智慧校园、智慧医疗、智慧安全、智慧城市、智慧金融、数字人文、重大公共安全问题与社会治理、颠覆性技术预测等。

（3）数据要素流通关键技术研究及应用，包括但不限于：基于联邦学习、隐私计算、区块链、同态加密、零知识证明、群签名、环签名、差分隐私等方法的数据安全及隐私保护技术路线；基于联合建模、博弈论等理论的数据产品博弈定价机制研究等。 ‍‍

会·议·征·文

征文主题

同会议主题

截止日期

2021年8月31日

征文形式

论文（Full Paper）

未公开发表的关于新方法、新技术、新机制、新系统的研究型论文，强调原创性、新颖性、重要性，8000字左右为宜。

短论文（Short Paper）

关于正在进行的创新性的研究，标准化、集成化、重点新应用等的简要技术性报告，或针对新方法、新技术、新系统等的设想性或构建性分析报告，2000字左右为宜，附400字左右的结构化文摘。摘要撰写要求请参照期刊网站“作者指南”中有关文件。

简报（Poster）

关于正在进行的创新性的研究，标准化、集成化、重点新应用等的简报，以图文就绪的可排版的PDF形式提交，篇幅0.6m×1.5m（纵向）。

提交方式

通过《数据分析与知识发现》期刊网站（http://www.infotech.ac.cn）提交，论文题目请填写“DAKD2021+论文题目”。

参会·须知

会议时间

2021年10月27日-30日

（27日报到，30日疏散）

会议地址

待定

欢·迎·莅·临

各位业界同仁

欢迎参会！欢迎转发！

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图 | 文 《数据分析与知识发现》编辑部

会务组联系方式

邮箱：[email protected]返回搜狐，查看更多