<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=us-ascii">
<meta name="Generator" content="10.50">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<meta name="format-detection" content="telephone=no">
<title>Call for Papers: CD-MAKE 2019</title>
</head>
<body>
<p align="left"><font size="3" face="Arial">“Augmenting Human Intelligence with Artificial Intelligence”</font></p>
<p align="left"><font size="3" face="Arial">Call for Papers - CD-MAKE 2019<br>
3rd International IFIP Cross Domain Conference for Machine Learning & Knowledge Extraction<br>
CD-MAKE is a joint effort of IFIP TC 5, TC 12, IFIP WG 8.4, WG 8.9 and WG 12.9 and is held in conjunction with the International Conference on Availability, Reliability & Security, ARES 2018</font></p>
<p align="left"><font size="3" face="Arial">Machine learning is the workhorse of Artificial Intelligence with enormous challenges in various application domains. It needs a concerted international effort without boundaries, supporting collaborative and integrative
 cross-disciplinary research between experts from diverse fields. <br>
Conference Location: University of Kent, Canterbury, UK<br>
</font></p>
<p align="left"><font size="3" face="Arial">Conference Website <a href="https://cd-make.net/">https://cd-make.net</a><br>
Submission link <a href="https://easychair.org/conferences/?conf=cdmake2019">https://easychair.org/conferences/?conf=cdmake2019</a><br>
Submission Deadline (soft deadline): April, 8, 2019<br>
Author Notification: May, 24, 2019 – Author registration before June 13, 2019<br>
Camera Ready Deadline (hard deadline): June, 23, 2019<br>
Conference: August, 26-29, 2019</font></p>
<p align="left"><font size="3" face="Arial">EasyChair Submission Link<br>
<a href="https://easychair.org/conferences/?conf=cdmake2019">https://easychair.org/conferences/?conf=cdmake2019</a><br>
</p>
</font>
<p align="left"><font size="3" face="Arial">The goal of the CD-MAKE conference is to act as an innovative catalysator and to bring together researchers from the following seven thematic sub-areas in a cross-disciplinary manner, to stimulate fresh ideas and
 to encourage multi-disciplinary problem solving:<br>
- DATA - Data science (data fusion, preprocessing, mapping, knowledge representation, discovery)<br>
- LEARNING - Machine learning algorithms, contextual adaptation, explainable-AI, causal reasoning<br>
- VISUALIZATION - and visual analytics, intelligent user interfaces, human-computer interaction<br>
- PRIVACY - data protection, safety, security, ethics, acceptance and social issues of ML<br>
- NETWORK - graphical models, graph-based ML<br>
- TOPOLOGY - geometrical machine learning, topological data analysis, manifold learning<br>
- ENTROPY - time and machine learning, entropy-based ML</font></p>
<p align="left"><font size="3" face="Arial">Each paper will be reviewed by at least three experts. Accepted Papers will appear in a Volume of Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS) and there is also the opportunity to publish in our MAKE Journal:
<a href="https://www.mdpi.com/journal/make">https://www.mdpi.com/journal/make</a></font></p>
<p align="left"><font size="3" face="Arial">In line with CD-MAKE we organize the 2nd workshop on explainable AI (ex-AI):
<br>
<a href="https://hci-kdd.org/make-explainable-artificial-intelligence-2019">https://hci-kdd.org/make-explainable-artificial-intelligence-2019</a></font></p>
<p align="left"><font size="3" face="Arial">In line with the ex-AI session we have 2019 a unique opportunity for interested authors. We have an open call for papers in the Springer/Nature BMC Journal Medical Informatics and Decision Support (MIDM, SCI-Impactfactor
 2.134) during the whole year, where papers can be submitted and – given acceptance – can also be presented at the conference. Vice versa, we have the opportunity that presented papers at the conference can be expanded and published into the journal:<br>
<a href="https://hci-kdd.org/special-issue-explainable-ai-medical-informatics-decision-making">https://hci-kdd.org/special-issue-explainable-ai-medical-informatics-decision-making</a><br>
</font></p>
</body>
</html>