BRACIS 2024 – Chamada para envio de trabalhos

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BRACIS 2024 – 34ª Brazilian Conference on Intelligent Systems

O BRACIS 2024 será realizado em Belém no Pará (Brasil), de 17 a 21 de novembro de 2024.

Ela é uma das principais conferências brasileiras sobre inteligência artificial e está na 34ª edição.

O site oficial do evento é https://bracis.sbc.org.br/2024/

Quem quiser submeter um artigo para o BRACIS deve se atentar aos prazos definidos pela organização do evento.

Prazo para submissão do artigo: 13 de junho de2024;

Resultado dos artigos aceitos: 10 de agosto de 2024;

Envio da versão final do artigo: 20 de agosto de 2024;

As inscrições são via sistemas JEMS .

Detalhes do envio

Observe que a submissão do BRACIS é duplamente anônima (double-anonymous). Isso significa que as identidades e instituições do revisor e do autor sejam ocultado dos revisores, e vice-versa, durante toda a revisão processo. Para facilitar isso, os autores precisam garantir que seus artigos são preparados de uma forma que não revela a sua identidade.

Se você publicou uma versão não anônima de seu artigo on-line antes submissão de artigos (por exemplo, arXiv), você pode enviar uma versão anônima para o conferência. Nenhuma referência à versão não anônima deve aparecer no versão anônima, e você deve informar aos organizadores do eventos que existe um versão não anônima. Você não pode atualizar a versão online nem publicar informações sobre o trabalho nas redes sociais durante o período de revisão do artigo , pois pode comprometer o processo de revisão duplo-duplo-anônima(double-double-anonymous).

Os organizadores do evento encorajam fortemente a disponibilização de código-fonte e dados anonimamente (por exemplo, em um repositório GitHub anônimo via GitHub Anônimo ou em uma pasta Dropbox).

Os organizadores do evento também destacam que modelos generativos de IA (incluindo Chat-GPT, BARD, LLaMA, Gemini, etc.) ou LLMs semelhantes não atendem aos critérios de autoria de artigos do BRACIS 2024.
No entanto, encorajam artigos que descrevam pesquisas sobre ou envolvendo tais modelos e ferramentas avançadas de IA.

Autores que usam um LLM em qualquer parte do processo de redação do artigo recebem integralmente responsabilidade por todo o conteúdo, incluindo a verificação de plágio e correção de todo o texto. Sugere-se que esse uso seja devidamente mencionado no
Seção de agradecimentos, sem prejuízo no processo de avaliação.

Os trabalhos submetidos deverão ser escritos em inglês e ter no máximo 15 páginas, incluindo todas as tabelas, figuras, referências e apêndices. Formatação instruções, bem como modelos para Word e LaTeX, estão disponíveis na página do evento .
Os modelos LaTeX dos procedimentos da Springer também estão disponíveis no Overleaf .

Todos os trabalhos submetidos serão revisados por pelo menos três especialistas na área. campo. Os trabalhos aceitos serão incluídos nos anais do BRACIS e submetido para publicação na Springer em Lecture Notes in Artificial Série de Inteligência (LNAI). Somente arquivos PDF podem ser carregados no sistema de submissão.

Para cada trabalho aceito, pelo menos um autor deverá se inscrever no conferência e apresentar o artigo no local da conferência.

Temas de interesse

As submissões devem incluir pesquisas significativas e inéditas sobre aspectos de Inteligência Artificial (IA) ou Inteligência Computacional (IC).
Os tópicos de interesse incluem (mas não estão restritos a):

– Agent-based and Multi-Agent Systems

– Cognitive Modeling and Human Interaction

– Constraints and Search

– Foundations of AI

– Distributed AI

– Information Retrieval, Integration, and Extraction

– Knowledge Representation and Reasoning

– Commonsense Reasoning

– Model-Based Reasoning

– Probabilistic Reasoning, and Approximate Reasoning

– Ontologies and the Semantic Web

– Logic-based Knowledge Representation and Reasoning

– Natural Language Processing

– Planning and Scheduling

– Evolutionary Computation and Metaheuristics

– Fuzzy Systems

– Neural Networks

– Deep Learning

– Machine Learning and Data Mining

– Meta-learning

– Reinforcement Learning

– Molecular and Quantum Computing

– Pattern Recognition and Cluster Analysis

– Hybrid Systems

– Bioinformatics and Biomedical Engineering using AI

– Combinatorial and Numerical Optimization

– Computer Vision

– Education for AI and AI for Education

– Forecasting

– Game Playing and Intelligent Interactive Entertainment

– Intelligent Robotics

– Multidisciplinary AI and CI

– Foundation Models

– Large Language Models

– Human-centric AI

– Generative AI

– Ethics in AI

General Chair: André Ponce (ICMC/USP)

Program Chairs: Aline Paes (IC/UFF) e Filipe AN Verri (IEC/ITA)

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