<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=us-ascii">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<meta name="format-detection" content="telephone=no">
<title>Extended Deadline: Call for Papers: CD-MAKE 2022</title>
</head>
<body>
<font size="2" face="Arial">
<p align="left">Call for Papers - CD-MAKE 2022<br>
6th International IFIP Cross Domain Conference for Machine Learning & Knowledge Extraction</p>
<p align="left">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 2022</p>
<p align="left">Machine learning and Knowledge Extraction (MAKE) is the workhorse of Artificial Intelligence (AI). Successful human-centered AI needs a concerted effort without boundaries, supporting collaborative and integrative cross-disciplinary research
 between experts cross-domain.  </p>
<p align="left">Conference Location: Vienna, Austria<br>
Conference Website <a href="https://cd-make.net">https://cd-make.net</a><br>
EasyChair Submission Link: <a href="https://easychair.org/conferences/?conf=cdmake2022">
https://easychair.org/conferences/?conf=cdmake2022</a></p>
<p align="left">Extended Submission Deadline: April 3, 2022 AoE (Anywhere on Earth)*<br>
Author Notification: May 10, 2022<br>
Camera Ready (hard deadline!): June 19, 2022<br>
Conference: August 23 – 26, 2022<br>
* all papers need to be submitted in EasyChair until this date. No additional updates possible after April 3, 2022 (AoE).</p>
<p align="left">The goal of the CD-MAKE conference is to act as a catalysator, to bring together academia and industry in a cross-disciplinary manner, to stimulate fresh ideas and to support human-centered AI:</p>
<p align="left">1) DATA – data fusion, preprocessing, mapping, knowledge representation, environments, etc.<br>
2) LEARNING – algorithms, contextual adaptation, causal reasoning, transfer learning, etc.<br>
3) VISUALIZATION – intelligent interfaces, human-AI interaction, dialogue systems, explanation interfaces, etc.<br>
4) PRIVACY – data protection, safety, security, reliability, verifiability, trust, ethics and social issues, etc.<br>
5) NETWORK – graphical models, graph-based machine learning, Bayesian inference, etc.<br>
6) TOPOLOGY – geometrical machine learning, topological and manifold learning, etc.<br>
7) ENTROPY – time and machine learning, entropy-based learning, etc.</p>
<p align="left">CONFERENCE CO-CHAIRS<br>
Andreas HOLZINGER, (Co-Chair)<br>
<a href="mailto:a.holzinger@hci-kdd.org">a.holzinger@hci-kdd.org</a><br>
Peter KIESEBERG (Co-Chair)<br>
<a href="mailto:Peter.Kieseberg@fhstp.ac.at">Peter.Kieseberg@fhstp.ac.at</a><br>
Edgar WEIPPL (Co-Chair)<br>
<a href="mailto:eweippl@sba-research.org">eweippl@sba-research.org</a> <br>
A Min TJOA (Co-Chair)<br>
<a href="mailto:amin@ifs.tuwien.ac.at">amin@ifs.tuwien.ac.at</a></p>
<p align="left">CONFERENCE COMMITTEE<br>
The conference committee can be found here: <a href="https://cd-make.net/committees/">
https://cd-make.net/committees/</a></p>
<p align="left">Submission Guidelines<br>
Detailed guidelines can be found here:https://cd-make.net/submission/ <br>
We will not require a definite page number, but full papers shall be between 10 and maximal 20 pages, and, in any case, please produce even pages to ensure smooth page breaks, e.g. 10, 12, 14, 16, 18, 20 pages!<br>
Double blind review: CD-MAKE requires anonymized submissions – please make sure that submitted papers contain no author names or obvious self-references. Each paper will be reviewed by at least three experts from the conference committee and additional reviewers
 (e.g. special sessions).<br>
Accepted Papers appeared in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS).</p>
</font>
</body>
</html>