深度学习（三）——Springer特刊推荐

 特刊征稿

01

 期刊名称：

MOBILE NETWORKS & APPLICATIONS

特刊名称：Resource Efficient Deep Learning for Computer Vision Applications

截止时间：

开放提交：2023年12月13日

提交截止日期：2024年10月30日

目标及范围：

尽管深度学习模型在许多领域取得了成功，但它们的出现是以牺牲 模型规模越来越大，需要强大的计算和数据资源。然而 作为实际计算机视觉应用中的常见情况，尤其是在边缘端，例如 移动应用程序中，资源限制是必须考虑的事情，例如 Limited 计算能力强，实时性要求高，数据不足。因此，资源受限 深度学习理论、方法和应用应该得到足够的重视。 要使深度学习在计算机视觉中高效，存在几个不同的方向， 从而减少所需的数据集大小、计算内存或相关的 训练和推理时间。现有的大多数研究都集中在制作深度学习方法 efficient，但是，与实际移动设备相关的资源可能会有很大差异，并且 对于某个资源预算的选择，称为 efficient 的方法可能完全无效 换一个不同的。本期特刊重点介绍预算感知模型训练和推理，因此 最大限度地利用可用的数据和计算资源。

特刊网址：

https://link.springer.com/collections/fbfibijffh

编辑：

Dr. Yang Li & Dr. Houbing Herbert Song

02

 期刊名称：

International Journal of Computational 

Intelligence Systems

特刊名称：

Enhancing Robotic Intelligence: Deep Learning and Optimization Strategies for Intelligent Systems

截止时间：

开放提交：2024年9月10日

提交截止日期：2025年9月10日

目标及范围：

感兴趣的主题简短列表：

- 使用深度学习进行情感分析

- 将支持向量机集成到智能系统中

- 机器人决策中的计算智能

- 增强机器人智能的优化策略

- 基于多模态的机器人移动和操作

- 可解释的 AI

特刊网址：

https://link.springer.com/collections/geihjeihgg

编辑：

• Prof. Dr. Zhong Li,

• Dr. Tiansi Dong & Prof. Dr. Qiang Li

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原文地址：https://blog.csdn.net/Kyzy_1919/article/details/142595361

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