<div dir="ltr">                  MAES2020 workshop at ICPR2020 <div>      *** UPDATES in relation to COVID-19 (Coronavirus) ***<br><br>        ---===== Apologies for multiple posting =====---<br>        Please distribute this call to interested parties<br>__________________________________________________________________<br><br> Machine Learning Advances Environmental Science (MAES@ICPR2020)<br><br>                         workshop at the<br> 25th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2020)<br>             Milan, Italy, January 10-15, 2021<br><br>     >>> <a href="https://sites.google.com/view/maes-icpr2020/">https://sites.google.com/view/maes-icpr2020/</a> <<<<br><br>__________________________________________________________________<br><br>=== UPDATES in relation to COVID-19 (Coronavirus) ===<br><br>The MAES2020 workshop as well as the ICPR2020 conference have been postponed to January 10-15, 2021!<br><br>More updates and details are available at<br> <a href="https://www.micc.unifi.it/icpr2020/index.php/2020/03/03/update-icpr2020-covid19/">https://www.micc.unifi.it/icpr2020/index.php/2020/03/03/update-icpr2020-covid19/</a><br><br><br> === New Important Dates ===<br><br>- Workshop submission deadline: October 10th<br><br>- Workshop author notification:  November 10th<br><br>- Camera-ready submission: November 15th<br><br>- Finalized workshop program: December 1st<br> </div><div><br></div><div>=== Aim & Scope ===<br><br>Environmental data are growing steadily in volume, complexity, and diversity to Big Data mainly driven by advanced sensor technology. Machine learning can offer superior techniques for unraveling complexity, knowledge discovery and predictability of Big Data environmental science.<br><br>The aim of the workshop is to provide a state-of-the-art survey of environmental research topics that can benefit from Machine Learning methods and techniques. To this purpose, the workshop welcomes papers on successful environmental applications of machine learning and pattern recognition techniques to diverse domains of Environmental Research, for instance, recognition of biodiversity in thermal, photo and acoustic images, natural hazards analysis and prediction, environmental remote sensing, estimation of environmental risks, prediction of the concentrations of pollutants in geographical areas, environmental threshold analysis and predictive modelling,  estimation of Genetical Modified Organisms (GMO) effects on non-target species.<br><br>The workshop will be the place to make an analysis of the advances of Machine Learning for Environmental Science and should indicate the open problems in environmental research that still have not properly benefited from Machine Learning.<br><br>Extended papers of this workshop will be published as a special issue in the journal of Environmental Modelling and Software, Elsevier.<br><br><br> === Organizers ===<br><br>  Francesco Camastra, Universita' degli Studi di Napoli Parthenope, Italy<br> Friedrich Recknagel, University of Adelaide, Australia<br>    Antonino Staiano, Universita' degli Studi di Napoli Parthenope, Italy<br><br>_________________________________________________________<br><br> Contacts: <a href="mailto:antonino.staiano@uniparthenope.it">antonino.staiano@uniparthenope.it</a><br>           <a href="mailto:francesco.camastra@uniparthenope.it">francesco.camastra@uniparthenope.it</a><br><br> Workshop: <a href="https://sites.google.com/view/maes-icpr2020/">https://sites.google.com/view/maes-icpr2020/</a><br> ICPR2020: <a href="https://www.micc.unifi.it/icpr2020/">https://www.micc.unifi.it/icpr2020/</a><br><br><br><br><br><br><br>Antonino Staiano, PhD<br><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>Dept. Science and Technology<br></div><div>University of Naples Parthenope, Italy</div></div></div></div></div></div>