<div dir="ltr"><div>IEEE GrC 2014 Call for Papers</div><div><br></div><div>The 2014 IEEE International Conference on Granular Computing (IEEE Grc2014), </div><div>October 22-24, 2014, Noboribetsu, Hokkaido, Japan </div><div>
<a href="http://ieee-grc2014.org/">http://ieee-grc2014.org/</a></div><div><br></div><div>Granular computing (GrC) is an emerging computation theory for effectively using granules such as classes, clusters, subsets, groups and intervals to build an efficient computational model for complex applications with huge amounts of data, information and knowledge. It concerns the processing of complex information entities called information granules, which are collections of entities that usually originate at the numeric level and are arranged together due to their similarity, functional or physical adjacency, coherency, or the like. Granular computing offers a landmark change from the current machine-centric to human-centric approach to information and knowledge. The theoretical foundations of granular computing are exceptionally sound and involve set theory (interval mathematics), fuzzy sets, rough sets, and random sets linked together in a highly comprehensive treatment of this emerging paradigm.</div>
<div><br></div><div>The 2014 IEEE International Conference on Granular Computing (IEEE Grc2014) will continue to address the issues related to Granular Computing and its applications. It will provide researchers from universities, laboratories and industry to present state-of-the-art research results and methodologies in theory and applications of granular computing. The conference will also make it possible for researchers and developers to highlight their new research directions and new interactions with novel computing models. To broaden more impact on granular computing and its applications, IEEE GrC 2014 will focus on currently important major research tracks such as software engineering, information security, cloud computing, data intelligence , and bioinformatics.  We solicit high-quality original research papers (including significant work-in-progress) in any aspect of Granular Computing.  Topics include but are not limited to:</div>
<div><br></div><div>1. Computational Intelligence </div><div><span class="" style="white-space:pre">     </span>Data Intelligence</div><div><span class="" style="white-space:pre">  </span>Web Intelligence </div><div><span class="" style="white-space:pre"> </span>Fuzzy Systems </div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Neural networks </div><div><span class="" style="white-space:pre">  </span>Evolutionary Computation </div><div><span class="" style="white-space:pre"> </span>Rough Sets </div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Neutrosophic Systems </div><div>2. Granular Computing Applications </div><div><span class="" style="white-space:pre">  </span>Cloud Computing </div><div><span class="" style="white-space:pre">  </span>Databases </div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Bioinformatics </div><div><span class="" style="white-space:pre">   </span>Knowledge-based Systems </div><div><span class="" style="white-space:pre">  </span>Information Integration </div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Multi-media Applications </div><div><span class="" style="white-space:pre"> </span>Medical Informatics and Chemical Informatics </div><div><span class="" style="white-space:pre">     </span>Robotics and Control </div>
<div>3. Information Security</div><div><span class="" style="white-space:pre">      </span>Security Protocols</div><div><span class="" style="white-space:pre"> </span>Data Encryption</div><div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Digital Signature</div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Cyber Attack and Resistance </div><div>4. Software Engineering</div><div><span class="" style="white-space:pre">        </span>Software Data Mining</div><div><span class="" style="white-space:pre">       </span>Formal Verification</div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Software Testing</div><div><span class="" style="white-space:pre">   </span>System and Architecture</div><div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Semantic Web </div>
<div>5. Big Data Use and Mining</div><div><span class="" style="white-space:pre">   </span>Probabilistic / Stochastic Learning </div><div><span class="" style="white-space:pre">      </span>Feature Selection </div><div><span class="" style="white-space:pre">        </span>Knowledge Representation </div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Social Network Analysis and Mining</div><div><span class="" style="white-space:pre"> </span>Social Web Search and Mining</div><div><span class="" style="white-space:pre">       </span>Web Search</div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Algorithms and Systems for Big Data Search</div><div><span class="" style="white-space:pre"> </span>Distributed, and Peer-to-peer Search</div><div><span class="" style="white-space:pre">       </span>Big Data Search Scalability and Efficiency</div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Data Acquisition, Integration, Cleaning, and Best Practices</div><div><span class="" style="white-space:pre">        </span>Visualization Analytics for Big Data </div><div><span class="" style="white-space:pre">     </span>Computational Modeling and Data Integration </div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Large-scale Recommendation Systems and Social Media Systems</div><div><span class="" style="white-space:pre">        </span>Stream Data Mining- Big Velocity Data  </div><div><span class="" style="white-space:pre">   </span>Semantic-based Data Mining and Data Pre-processing</div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Mobility and Big Data</div><div>6. Images and Graphics</div><div><span class="" style="white-space:pre"> </span>Images partition</div><div><span class="" style="white-space:pre">   </span>Feature extraction</div>
<div><span class="" style="white-space:pre">    </span>Image fusion</div><div><span class="" style="white-space:pre">       </span>Link and Graph Mining</div><div><span class="" style="white-space:pre">      </span>Multimedia and Multi-structured Data- Big Variety Data</div>
<div><br></div><div>Paper Submission </div><div>All paper submissions will be done electronically, as indicated in the instructions on the conference web site <a href="https://wi-lab.com/cyberchair/2014/GrC14/cbc_index.php">https://wi-lab.com/cyberchair/2014/GrC14/cbc_index.php</a>  . All papers will be peer reviewed and accepted papers will be published by the IEEE Press. All accepted papers are indexed by EI and ISTP. A selected number of the accepted papers will be invited to be further expanded and revised for possible inclusion in the special issue of International Journal for Data Mining and Bioinformatics (SCIE).</div>
<div><br></div><div>Important Dates</div><div>•Full Paper submission due: July 20 , 2014</div><div>•Notification of acceptance/rejection: August 20, 2014.</div><div>•Camera-ready copy of accepted papers due: Sept 15, 2014.</div>
<div>•</div><div>•Grc2014 Conference: Oct 22-24, 2014.</div><div><br></div><div>To subscribe to this list, the user sends an email, with blank subject line, to <a href="mailto:listserv@lists.drexel.edu">listserv@lists.drexel.edu</a> . In the text box, the user types: subscribe IEEE-GrC-List </div>
<div>To unsubscribe from a list, the user sends an email to <a href="mailto:listserv@lists.drexel.edu">listserv@lists.drexel.edu</a> with the message: signoff IEEE-GrC-List</div><div><br></div></div>