<div dir="ltr">Neural Networks meet Natural and Environmental Sciences<br><br>(Chairs: Antonino Staiano, University of Naples Parthenope - Italy, Giovanni Burgio, University of Bologna, Italy)<br><br> <br><br>Nowadays, human being’s main worries are about the earth’s health. Although the technological development brought, undoubtedly, countless benefits to our life, likewise it has been accompanied by several troubles for earth planet, which are now threatening its future and our life.<br><br>Ordinarily, natural and environmental scientists have to cope with complex decision making processes for assessing the potential impacts or risks associated to a given specific threaten at hand, in order to study and implement the necessary initiative to deal with and resolve the problem. That happens, just to name a few cases: when simulating the export of nutrients from river basins; to forecast salinity; to forecast ozone levels; to predict air pollution and the functional characteristics of ecosystems; to model algal growth and transport in rivers; to assess the risk of mortality of sensible species associated to the deliberate release of genetically modified organisms or plants in the environment; and to analyse the degradation of pesticides in soils used in agriculture through the analysis of physical and chemical parameters.<br><br>However, very often scientists base their work on statistical tools or simple mathematical models incapable to capture the inherent complexities and the interactions of several independent variables.<br><br>Here is where Neural Networks and more in general, machine learning, come into play. Machine learning techniques, for their nature, possess potentially apt characteristics to address that application domain. Therefore, the aim of the workshop is to outline the state-of-the-art of using neural networks, machine learning and the more general field of computational intelligence to real-world environmental and natural science domains, at the same time stimulating the discussion presenting new or little explored case studies to encourage more and more interdisciplinary collaborations in a so fascinating and fundamental application domain.<br><br>Researchers and practitioners in both computer science and natural and environmental science are solicited to submit papers to present their experiences on the topic or on potentially new application domains where computational intelligence methods could be applied.The topics include but are not limited to Statistical and probabilistic models, Neural networks, Fuzzy systems, Rough sets, Neuro-fuzzy systems and Neuro-Fuzzy-Rough systems, Evolutionary algorithms, Kernel Methods, Ensemble learning, Ecology, Atmosphere and climate change, Ecosystem dynamics, Entomology, marine environment, water (marine, fluvial and lake) pollution, air pollution, pesticide and genetically modified organisms risk assessment.    <br><br><br>Types of Contributions <br><br><a href="http://www.icann2017.org/index.php/contributors/submission/">http://www.icann2017.org/index.php/contributors/submission/</a><br><br><br>The ICANN 2017 proceedings will be published in the Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS) series, indexed as peer-reviewed publication in the Web of Science.<br><br><br>All scientific communications presented at ICANN 2017 will be reviewed and scientifically evaluated by a panel of experts. The conference will feature two categories of communications:<br><br>– oral communications (15′ + 5′)<br>– poster communications (on display all the time and 2 hours’ presentation)<br><br>Full paper submission<br>Authors willing to present original contributions as a full paper must submit a manuscript of maximum 8 pages of length. Manuscripts will be reviewed to international standards by, at least, three referees. Accepted papers of contributing authors will be published in Springer-Verlag Lecture Notes in Computer Science (LNCS) series.<br><br>Short paper (extended abstract) submission (NEW!)<br>As a new possibility at ICANN, authors willing to present a contribution for oral communications or posters without submitting a full manuscript must submit a 1-page short paper (extended abstract) that will also be refereed by, at least, three referees. The short papers will be published in the proceedings.<br><br>During the submission process, make sure to select the kind of contribution you want to submit. To summarise, the following options are available:<br><br>short paper submission with oral contribution<br>full paper submission with oral contribution<br>short paper submission and poster (no talk)<br>full paper submission and poster (no talk)<br><br>Notice that the choice between poster and oral presentation is only a request. The program committee reserves the right to change the format of a contribution if necessary.<br><br>In case of full paper submission, the maximum length is 8 pages (with references included; the number of pages should always be even). In case of short paper submission, the maximum length is one page. In both cases, please typeset your text with LaTeX using the class and the template provided below.<br>At the time of submission, you should only upload the PDF version of your manuscript. In case of acceptance, you will have to upload the camera-ready version of your paper, including the LaTeX sources.<br><br>To submit a paper, please select *S03: Machine Learning and ANN applications to Ecology * in the submission system (<a href="http://www.icann2017.org/">http://www.icann2017.org/</a>)<br><br>THE DEADLINE TO SUMBIT A PAPER IS VERY CLOSE:<br><br>MAY 3, 2017 <br><br><br><br>Antonino Staiano, PhD<br>Assistant Professor<br>Dept. Science and Technology<br>University of Naples Parthenope, Italy
</div>