O workshop "Machine Learning in Smart Mobility (MLSM)" reunirá a comunidade de Machine Learning e os profissionais de transporte para discutir como as tecnologias de ponta de ML podem ser efetivamente aplicadas para melhorar o desempenho dos sistemas de transporte e mobilidade de forma sustentável, de acordo com três dimensões importantes: econômica, ambiental e social. Este fórum também visa gerar novas idéias para a construção de aplicações inovadoras de aprendizado de máquina em sistemas de mobilidade mais inteligentes, ecológicos e seguros, estimulando contribuições que enfatizem como a teoria e a prática são efetivamente acopladas para resolver problemas da vida real no transporte contemporâneo, incluindo naturalmente todos os tipos de formas de mobilidade e suas interações intrínsecas.

O workshop faz parte da programação da International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL). A IDEAL é uma conferência internacional anual dedicada a tópicos emergentes e desafiadores em análise inteligente de dados, sistemas e paradigmas de aprendizagem associados. Após o imenso sucesso da 19ª edição (em Madrid) e da sua 20ª edição (em Manchester), o IDEAL 2020 vai para Guimarães, o berço de Portugal. A conferência acontecerá entre os dias 4 e 6 de novembro de 2020.

Submissão e publicação:

Os autores devem enviar seus manuscritos (em formato pdf.), escritos em inglês até o prazo final, via sistema de envio on-line da Easychair. Os artigos podem ter no mínimo 8 páginas e no máximo 12 páginas, além disso, deve estar em conformidade com o formato Springer LNCS/LNAI Proceedings. Todos os trabalhos aceitos serão incluídos nos anais da conferência e serão indexados de acordo. Por fim, um dos co-autores dos trabalhos aceitos deve se registrar na conferência e garantir sua apresentações durante as sessões do workshop.

Datas importantes:

• Prazo para envio de trabalhos: 5 de junho de 2020;
• Notificação de aceitação: 10 de julho de 2020;
• Cópia pronta para a câmera com vencimento: 31 de julho de 2020;
• Inscrição antecipada: 31 de julho de 2020;
• Apresentação da Conferência: 4-6 de novembro de 2020.

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