<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">*** Apologies if multiple copies of this call are received ****</div><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">----------------------</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Call for Book Chapters</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">----------------------</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Smart Data: State-of-the-Art and Perspectives in Computing and Applications</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">(Chapman & Hall/ CRC Big Data Series)</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">CRC Press, Taylor & Francis Group, USA</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Important Dates</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">* Proposal Submission: February 1, 2018*</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">* Proposal (Acceptance/Rejection): February 15, 2018</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">* Sample Chapter (Acceptance/Rejection): April 15, 2018</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">* Complete Chapter Submission (to editors):   June 15, 2018</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">* Submission of Chapters (to publisher): July 1, 2018</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">* Publication Time: Q4/2018 (estimated) </font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Big Data is being generated around us at 24/7 basis, from daily business, custom use, engineering, science activities, sensory data collected from IoTs and CPS systems, among others. Storing and owing only such massive amount of data is meaningless, as the key point is to identify, locate and extract valuable knowledge from Big Data to forecast and services support, improving quality of service and society’s value. Such extracted valuable knowledge is usually referred to Smart Data that is vital in providing suitable decision in highly on-demand business, science and engineering applications. </font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">How to select Smart Data from Big Data, unlocking value in massive datasets? Advanced Big Data modeling and analytics are indispensable for discovering the underlying structure from retrieved data to acquire Smart Data, whereas novel computing theories as well advanced mining and learning techniques are fundamentally important to the search of such intelligent decision and predicative services support.</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">In this book, it is intended to invite scholars, experts and successful case participating members to contribute discussions on topics for smart data mining and management as well as applications. Not only smart data computing algorithms and architectures from the computer point of view, but also smart data applications in business issues aspects, industrial aspects and related areas, it is equally well suitable for data analysts in business and industry.</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">* Topics</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Topics include, but are not limited to, the following:</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Track 1: Data Science and Its Foundations</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Foundational Theories for Data Science</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Theoretical Models for Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Foundational Algorithms and Methods for Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Interdisciplinary Theories and Models for Smart Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Data Classification and Taxonomy</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Data Metrics and Metrology</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Track 2: Smart Data Infrastructure and Systems</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Programming Models/Environments for Cluster/Cloud/Edge/BigData Computing</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- High Performance/Throughtput Platforms for Smart/Big Data Computing</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Cloud Computing, Edge Computing and Fog Computing for Smart/Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- System Architecture and Infrastructure of Smart/Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- New Programming Models for Smart/Big Data beyond Hadoop/MapReduce</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Smart Data Appliance</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Smart Data Ecosystems</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Track 3: Big Data Storage and Management</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Smart Data Collection, Transformation and Transmission</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Big Data Integration and Cleaning for Smart Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Uncertainty and Incompleteness Handling in Smart/Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Quality Management of Smart/Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Smart Data Storage Models</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Query and Indexing Technologies</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Distributed File Systems</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Distributed Database Systems</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Large-Scale Graph/Document Databases</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Track 4: Smart Data Processing and Analytics</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Smart Data Search, Mining and Drilling from Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Semantic Integration and Fusion of Multi-Source Heterogeneous Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- In-Memory/Streaming/Graph-Base<wbr>d Computing for Smart/Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Brain-Inspired/Nature-Inspired Computing for Smart/Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Distributed Representation Learning of Smart Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Machine Learning/Deep Learning for Smart/Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Applications of Conventional Theories (e.g., Fuzzy Set, Rough Set) in Smart/Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- New Models, Algorithms, and Methods for Smart/Big Data Processing and Analytics</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Exploratory Data Analysis</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Visualization Analytics for Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Smart/Big Data Aided Decision-Marking</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Track 5: Smart/Big Data Applications</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Smart/Big Data Applications in Science, Internet, Finance, Telecommunications, Business, Medicine, Healthcare, Government, Transportation, Industry, Manufacture</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Smart/Big Data Applications in Government and Public Sectors</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Smart/Big Data Applications in Enterprises</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Security, Privacy and Trust in Smart/Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Smart/Big Data Opening and Sharing</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Smart/Big Data Exchange and Trading</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Data as a Service (DaaS)</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Standards for Smart/Big Data</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Case Studies of Smart/Big Data Applications</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Practices and Experiences of Smart/Big Data Project Deployments</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">- Ethic Issues on Smart/Big Data Applications</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">* Proposal submission</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">A proposal for book chapter is needed from prospective authors before the proposal *submission due date*, describing the objective, scope and structure of the proposed chapter (no more than 5 pages). Acceptance of chapter proposals will be communicated to lead chapter authors after a formal double-blind review process, to ensure relevance, quality and originality. The submission of chapter proposals should be sent directly via email to editors.</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">* Book Editors</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Kuan-Ching Li, Providence University, Taiwan, <a href="mailto:kuancli@gm.pu.edu.tw" target="_blank">kuancli@gm.pu.edu.tw</a></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Qingchen Zhang, St. Francis Xavier University, Canada, <a href="mailto:qzhang@stfx.ca" target="_blank">qzhang@stfx.ca</a></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Laurence T. Yang, St. Francis Xavier University, Canada, <a href="mailto:ltyang@gmail.com" target="_blank">ltyang@gmail.com</a></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Beniamino Di Martino, Universita' della Campania "Luigi Vanvitelli", Italy, <a href="mailto:beniamino.dimartino@unicampania.it" target="_blank">beniamino.dimartino@unicampani<wbr>a.it</a></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">* Additional Information</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Inquiries and chapter proposal submissions can be forwarded electronically by email, to:</font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Qingchen Zhang (email: <a href="mailto:qzhang@stfx.ca" target="_blank">qzhang@stfx.ca</a>), cc'ied to <a href="mailto:kuancli@gm.pu.edu.tw" target="_blank">kuancli@gm.pu.edu.tw</a>, <a href="mailto:ltyang@gmail.com" target="_blank">ltyang@gmail.com</a> and <a href="mailto:beniamino.dimartino@unicampania.it" target="_blank">beniamino.dimartino@unicampani<wbr>a.it</a></font></div><div style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><br></div></div>
</div>
</div></div></div><br></div>
</div><br></div>