《软件学报》人工智能赋能的数据管理、分析与系统专刊
征文通知

人工智能赋能的数据管理、分析与数据库系统正在成为计算机领域的一个重要的热点问题，获取大量数据管理过程中的状态数据，并建立对其动态智能的处理能力，已经成为产业竞争力的体现。近年来，大数据管理技术与系统已能够满足各类海量异构数据的基本管理与统计分析需求，但在如何利用新一代人工智能技术对数据管理、数据分析与系统进行优化方面还缺少足够的理论支撑；此外，有效的数据采集与管理对于人工智能的发展具有关键的作用，目前国内外学者主要侧重在给定数据集上进行深度学习，而在数据准备与学习结果的应用方面的探索不足。本专刊将重点围绕数据库核心技术，探讨数据管理与人工智能的深度融合，阐述人工智能赋能的数据库新技术和新型系统，包括传统数据管理、数据分析技术及系统与人工智能相结合，将会焕发新的生机；以及大数据管理与分析是新一代人工智能技术发展的基石。因此，围绕传统数据管理的不同技术层面，需要新的理论和系统经验。目标在于推动国内人工智能赋能的数据管理的发展。

本专刊将收录国内外有关人工智能赋能的数据管理、分析与数据库系统研究中具有创新性和突破性的高水平研究成果，探讨相关的基础理论、关键技术，以及平台和应用的研究和开发过程中，解决的难题和挑战、所取得的理论、技术或实验方面的实质性进展，及其相关产业和领域的应用前景。经过第一轮评审的论文作者需要参加NDBC2019会议并到会报告，之后特约编辑和编辑部根据复审情况和会议报告情况决定文章的最终结果，专刊将在2020年第3期出版。读者群体包括数据库、数据挖掘、机器学习、智能推荐等多个领域的研究人员和工程人员。

专刊题目：人工智能赋能的数据管理、分析与系统
特约编辑：李战怀（西北工业大学）于戈（东北大学）杨晓春（东北大学）
出版时间：2020年第3期

一、征文范围
包括但不限于以下主题：
（1）人工智能赋能的数据采集新技术
（2）探索数据驱动的人工智能新方法
（3）人工智能公共数据资源库与标准测试
（4）人工智能赋能的数据存储技术
（5）智能地动态进行存储分片
（6）智能数据索引新技术
（7）人工智能赋能的查询处理与优化新技术
（8）视图推荐技术
（9）人工智能赋能的数据库系统新技术
（10）构造有效的异构数据知识图谱技术
（10）高效矩阵运算算法
（11）面向人工智能应用的新型数据库技术与系统

二、投稿要求
1. 投稿方式：采用“软件学报在线投稿系统”(http://www.jos.org.cn)投稿。投稿时请选择投稿类型为“专刊投稿”，并在备注栏中注明“人工智能赋能的数据管理、分析与系统”字样。
2. 稿件格式：参照《软件学报》论文格式(网站上提供了论文模版，可下载)。
3. 投稿文章未在正式出版物上发表过，也不在其他刊物或会议的审稿过程中，不存在一稿多投现象；保证投稿文章的合法性(无抄袭、剽窃、侵权等不良行为)。
4. 其他事项请参阅投稿指南http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_fixed_content.aspx?id=instructions
5. 投稿作者需提交投稿声明；专刊投稿文章不收审理费。录用刊发文章收取软件学报标准版面费。发表之后，将按软件学报标准支付稿酬，并赠送样刊。
6. 通过第一轮评审的论文作者，需在NDBC2019上做学术报告(中国济南, 2019年10月13-15日)，根据论文修改情况和会议报告情况终审确定是否录用。

三、重要时间
截稿时间：2019年7月20日
第一轮评审意见通知时间：2019年9月1日
论文修改稿提交日期：2019年10月5日
NDBC2019报告日期：2019年10月13-15日（济南）
终审结果发出日期：2019年11月5日
最终稿提交日期：2019年11月18日
出版日期：2020年第3期