Deuxième rencontre de la Société Marocaine de Classification
28-29 mars 2019 Kénitra (Maroc)

OBJECTIFS ET THÉMATIQUES DE LA CONFERENCE

Sous le thème New Challenges in Data Science’ et en Collaboration avec:

  • L’Université Ibn Tofail
  • L'École Nationale des Sciences Appliquées de Tanger, Maroc
  • La Fédération Internationale des Sociétés de Classification
  • La Société Francophone de Classification
  • Le Noeud H3AbioNet de Tanger du Projet NIH 'H3AFRICA' , Maroc
  • Le Centre Marocain de Bioinformatique et d'Informatique Médicale, Tanger Maroc

La Société Marocaine de Classification organise son deuxième congrès qui a pour objectifs de présenter des travaux récents, des applications originales liées aux données, à leur Acquisition, Stockage, Sécurité et leur Analyse.

Cet événement est l’occasion d’un débat entre divers partenaires et spécialistes du domaine de l’ingénierie des données à travers des conférences, des workshops et des présentations scientifiques des avancées de la recherche. La rencontre portera sur des sujets d’actualité, diversifiés notamment par leur multidisciplinarité et leur caractère à la fois théorique et applicatif.

La rencontre abordera principalement 5 thématiques :

  • Thème 1 : Analyse Multicritère des Données
  • Thème 2 : Bioinformatique et Données des Sciences de la Vie
  • Thème 3 : Données Multimédia
  • Thème 4 : Sécurité informatique
  • Thème 5 : E-Learning

 

Publication SMC’2019 : 

Tous les articles acceptés après l’enregistrement seront publiés dans la série des actes de la conférence internationale par ACM (ICPS), qui seront archivés dans la bibliothèque numérique ACM.

Les actes de SMC’2019 seront publiés avant la conférence SMC’2019-ACM | sous ISBN: 978-1-4503-6512-3.

 

Publication post-confèrence:

Les auteurs des articles sélectionnés dans SMC'19 seront invités à soumettre une version étendue de leurs travaux (avec une extension d'au moins 40%) en vue de leur éventuelle publication dans des numéros spéciaux et périodique de revues sélectionées internationales indexées.

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