<div dir="ltr"><br>[Apologies for multiple postings]<br><br>Dear Professor(Dr.),<br><br>It is my pleasure and honor to share you this information of CFP in the Journal of Systems Architecture.<br><br>Please consider submitting a paper to a Special Issue on "Distributed Learning and Blockchain Enabled Infrastructures for Next Generation of Big Data Driven Cyber-Physical Systems" for Journal of Systems Architecture. The deadline is extended to Mar. 31, 2023.<br><a href="https://www.sciencedirect.com/journal/journal-of-systems-architecture/about/call-for-papers#distributed-learning-and-blockchain-enabled-infrastructures-for-next-generation-of-big-data-driven-cyber-physical-systems">https://www.sciencedirect.com/journal/journal-of-systems-architecture/about/call-for-papers#distributed-learning-and-blockchain-enabled-infrastructures-for-next-generation-of-big-data-driven-cyber-physical-systems</a><br><br>Also, please kindly help distribute the CFP (see following) and encourage your colleagues, friends, and students to make submissions. Your strong supports are highly appreciated.<br><br><br>Best regards,<br>Xiaokang Zhou, on behalf of guest editors<br><br><br>[JSA Call for Papers]<br>===========================================================================================<br>                                 Journal of Systems Architecture<br><br>                                         Special Issue on <br><br>                   Distributed Learning and Blockchain Enabled Infrastructures <br>                  for Next Generation of Big Data Driven Cyber-Physical Systems<br><br>-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------<br><br>Aims and Scope<br>Modern Cyber-Physical System (CPS) is composed by integrating and networking the physical world, computational components, and Internet-of-Things(IoT)<br>devices such as sensors, actuators, etc. Typical CPS applications include autonomous driving systems, smart home, robotics systems, smart healthcare systems,<br>etc. With the prevalence of CPSs, the huge volume of ever-increasing data produced by heterogeneous IoT devices raise crucial challenges in both system <br>architectures and data management. First, traditional centralized CPSs have the shortcomings of destitute transparency and scalability, making it difficult<br>to scale with the ever-increasing volume of data generated across CPSs. Moreover, CPSs are often associated with sensitive data, while their centralized <br>infrastructures expose them to vulnerability, data breaches, and denial of services.<br><br>Therefore, the decentralized CPS infrastructure becomes a potential solution, in particular, it is essential to explore new big data processing techniques<br>with decentralized CPS infrastructures.<br><br>Distributed learning and blockchain techniques, envisioned as the bedrock of future intelligent networks and IoT technologies, have attracted tremendous <br>attentions from both academy and industry due to the nature of decentralization, data security, and privacy benefits. The decentralized architectures, <br>together with the ability to enable secured, trusted and decentralized autonomous ecosystems, revolutionize increasingly centralized CPSs for infrastructures<br>and applications, as well as reshaping of traditional data mining and knowledge discovery patterns. However, adopting distributed learning and blockchain <br>technologies in big data driven CPS applications requires essential insights with respect to concrete application domains, scalability, privacy issues,<br>performance, and financial benefits as well.<br><br>Topics may include (but are not limited to): <br><br>⠂ Data and transaction management on blockchain in CPSs<br>⠂ Distributed data analytics in blockchain enabled CPSs<br>⠂ Data mining and knowledge discovery over distributed learning in CPSs<br>⠂ Novel distributed learning models with strict resource constraints in CPSs<br>⠂ Distributed learning for emerging applications in CPSs<br>⠂ Data security, privacy and trust on distributed learning and blockchain in CPSs<br>⠂ Distributed learning and blockchain in cloud/edge/fog computing for CPSs<br>⠂ Distributed learning and blockchain based lightweight data structure for CPS data<br>⠂ Big data algorithms, tools and services using distributed learning and blockchain technologies in CPSs<br>⠂ Performance optimization and energy efficiency for distributed learning and blockchain enabled big data applications in CPSs<br><br>Manuscript submission information <br>General information for submitting papers to JSA can be found at <a href="https://www.journals.elsevier.com/journal-of-systems-architecture">https://www.journals.elsevier.com/journal-of-systems-architecture</a>. <br>Submissions should be made online at <a href="https://www.editorialmanager.com/jsa/">https://www.editorialmanager.com/jsa/</a>. Please select the “VSI:DL&BCforBDdrivenCPS” option as type of the paper. <br><br>Important Dates <br>• Open for submissions:                31st March 2023<br>• Acceptance deadline:                 30th September 2023<br><br>Guest editors:<br>• Dr. Xiaokang Zhou, Shiga University, Japan<br>• Dr. Giancarlo Fortino, University of Calabria, Italy<br>• Dr. Carson Leung, University of Manitoba, Canada<br>• Dr. Mohammad Hammoudeh, King Fahd University of Petroleum & Mineral<br><br>Contact Information <br>Corresponding Guest Editor, Dr. Zhou (<a href="mailto:zhou@biwako.shiga-u.ac.jp">zhou@biwako.shiga-u.ac.jp</a>)</div>