随着图像视频采集设备的广泛部署、移动智能终端的普及、数据存储技术的不断增强以及互联网络技术的快速发展，传统跨媒体技术已经不能满足跨媒体智能系统感知理解外部世界并进行认知推理的需求。跨媒体智能系统需要理解多媒体数据信息，并分析多媒体内容中的内在逻辑及蕴含的知识，从而提供给用户更为自然的人机交互方式。
随着人们对跨媒体智能系统需求的提高，如何高效、安全地处理跨媒体数据并对跨媒体数据进行认知推理成为了近年来的研究重点，因此《计算机应用》拟向该研究领域的专家学者征稿，计划于2024年初出版“跨媒体表征学习及认知推理”专栏。
本专栏主要偏重于鲁棒、可信的跨媒体表征，以及具有结构化知识、推理能力的跨媒体模型和算法。希望研究者根据跨媒体数据的独有特性更加深入、全面地对跨媒体数据在不同场景下的表征学习以及认知推理技术进行研究。本专栏旨在发展跨媒体模型通用与泛化、学习及增强，跨媒体数据可信评估，跨媒体知识记忆及推理等理论。
一、表征学习。
欢迎相关研究领域的专家学者、科研人员踊跃投稿。
1、论文应为所有署名作者、单位的原创且首发的科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术价值或推广应用价值，未在国内外公开发表过，不存在一稿多投问题。
2、作者在投稿时，标题前请注明“[跨媒体专栏应征稿]”。
3、论文请用Word排版，具体格式见：http://www.joca.cn/CN/column/column9.shtml。
4、论文请通过期刊网站www.joca.cn进行投稿，投稿、审稿流程与其他稿件一致，由编辑部和专栏编审最后确认是否录用，以及是否纳入专栏。
征文截止日期： 2023年6月30日 2023年7月30日
初审结束日期： 2023年7月31日
修改稿截止日期： 2023年8月20日
复审结束日期： 2023年9月15日
终审结束日期： 2023年10月1日
申恒涛（电子科技大学教授，《计算机应用》学术副主编）
邱锡鹏（复旦大学教授）
高联丽（电子科技大学教授）
联系人：夏老师
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