征稿范围（包括但不限于） 

方向1：云计算和大数据的架构和基础理论 

• 透明计算与主动服务 

• 云计算和大数据基础设施 

• 软件定义存储、软件定义网络、软件定义数据中心 

• 云计算和大数据的性能改进与硬件优化 

• 云计算、大数据、物联网和社会网络的集成平台 

• 云计算服务迁移的最佳实现 

• 软件定义的云计算基础理论和方法 

• 新型大数据存储技术与平台 　  

方向2：面向云计算和大数据的软件工程、工具和服务 

• 网构化软件 

• 基于云模式和数据驱动的新型软件 

• 平台即服务、DevOps和API管理 

• 新型程序设计模型、质量度量、评价和管理 

• 云计算和大数据的信息生命周期管理 

• 云服务的业务流程和工作流管理 

• 新型云应用系统、大数据的新理论和计算模型 

• 基于大数据的软件智能开发方法和环境 　  

方向3：软件即服务、大数据分析、建模与应用 

• 大数据分析应用与类人智能 

• 软件即服务的业务模型、开放数据，数据即服务和决策即服务 

• 大数据信息生命周期管理 

• 大数据分析算法、知识发现、数据工程 

• 大数据的视觉化分析 

• 大规模分布式知识管理 

• 方向4：云计算和大数据的业务模型和应用系统 

• 云计算和大数据在不同领域的新型业务模型和应用 

• API管理，API生态系统和API经济 

• 工业互联网和分析 

• 云端融合的感知认知与人机交互 

• 基于数据流的大数据分析系统 

• 面向云计算的网络化操作系统 

• 面向特定领域的大数据管理系统  

方向5：云计算和大数据的安全、隐私、可信和质量 

• 云计算和大数据硬件/软件的可靠性、验证与测试 

• 云计算和大数据的可信计算和自主计算 

• 云计算和大数据的容错 

• 云计算和大数据的安全和隐私  

方向6：计算智能与神经科学 

• 海量脑数据(包括脑环路和联结组学数据、高密度成像数据、大规模认知功能测量和脑疾病研究数据)分析的方法 

• 大尺度的认知（包括记忆、决策、语言）功能脑系统计算模拟、跨层次（分子，细胞，多尺度网络，动态系统和行为）机制的分析 

• 计算神经科学 

• 认知系统与应用 

• 数据挖掘 

• 进化计算 

• 模糊系统 

• 粒计算 

• 混合智能系统 

• 图像和信号处理 

• 神经网络 

• 模式识别 

• 机器人与控制应用程序 

• 群体智能脑机接口 

方向7：大数据分析应用与类人智能 

• 大数据知识工程基础理论及其应用研究 

• 面向大范围场景透彻感知的视觉大数据智能分析关键技术 

• 跨时空多源异构数据的融合、开放共享技术与平台   

方向8：云端融合的感知认识与人机交互 

• 人机交互自然性的计算原理 

• 云端融合的自然交互设备和工具 

• 支持大数据理解的头戴式无障碍呈现技术