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HCIS主题征稿 ∣ Robust Visual Analytics and Its Applications
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以人为中心的智能系统 Human-Centric Intelligent Systems (eISSN:2667-1336, https://www.atlantis-press.com/journals/hcis) 主题特刊：鲁棒性视觉分析及其应用（Robust Visual Analytics and Its Applications），现面向全球征集优秀稿件！
1. 小编导语
我们生活在数据科学(digital science, DS)时代，而海量数据的使用在很多领域的应用中正迅速增长，从政府管理、基础设施维护、保险决策，再到个性化学习与其他领域。这些领域中，对数据的分析是严谨的、相对立的与复杂的。为了解决这些数据问题，新技术—可视化分析 (Visual Analytics, VA)已证实其在可视化这些领域应用的潜在见解方面具有越来越高的效率性与有效性。
鲁棒性可视化分析（Robust Visual Analytics）不仅仅是可视化，而是一门由交互式视觉界面支持的分析推理科学。它可以被视为是一种集成方法，结合了可视化、人为因素(如：交互、认知、感知、协作、呈现与传播)和数据分析。它还集成了信息分析方法、地理空间分析方法、统计分析方法和科学分析方法。为了加强对数据可视化的科学贡献，本期特刊将汇集全球学术界、实践领域，与行业领域的研究人员和开发人员，致力于研究鲁棒性可视化分析（Robust Visual Analytics）。
2. 征稿主题
特刊旨在发表鲁棒性数据分析及其应用领域的最新研究成果。特刊的主题包括但不限于以下主题：
鲁棒性视觉编码方法 Robust visual encoding methods
鲁棒性可视化工具 Robust tools for visualization
深度学习可视化 Deep learning for visualization
模式挖掘可视化 Pattern mining for visualization
可视化在解决不同问题中的新应用 Novel use of visualization in solving diverse problems
用于大数据可视化的鲁棒交互技术 Robust interaction techniques for big data visualization
行为分析的鲁棒性方法 Robust methods for behavior analysis
可视化建议的鲁棒性方法 Robust methods for visualization recommendations
鲁棒智能系统Robust intelligent system
认知和感知科学Cognitive and perception science
各种可视化方法的比较评估 Comparative evaluation of competing visualization approaches
3. 客座编辑
姓名：Imran Razzak
单位：Deakin University, Australia
电子邮箱：imran.razzak@deakin.edu.au
澳大利亚迪肯大学信息技术学院的高级讲师；共在国际期刊和会议上发表了100多篇论文，引用次数累计高达2601次; h-index 28; 担任多本著名国际期刊的编辑委员会成员，以及数十个会议的大会联合主席、分会主席和TPC成员；还在大数据、物联网、医学成像与BCI应用领域的深度学习模型等多个项目中担任顾问。
研究领域：机器学习，数据科学，计算机视觉，医学信息学，人工智能服务
姓名：Ibrahim A Hameed
单位：NTNU Norway
电子邮箱：Ibib@ntnu.no
挪威科技大学信息通信与自然科学系教授；挪威科技大学研究与创新部副主任；博士生导师；近五年来累计主持或参与多项挪威国家级项目；共出版或合作出版代表性的学术著作，期刊及会议论文200多篇(本)，引用次数累计高达1706次；h-index 21；同时，担任多本国际期刊或会议的审稿人；也是多个著名国际学术会议的组委会成员。
研究领域：人工智能，控制工程，领域机器人，社交机器人与优化
姓名：Jianlong Zhou
单位：University of Technology Sydney, Australia
悉尼科技大学计算机科学学院的高级讲师；博士生导师，UTS [Human - Centred AI] (http://www.hcai-lab.org )研究实验室负责人；共在国际期刊和会议上发表了多篇论文，引用次数累计高达1271次; 澳大利亚Data61、CSIRO和NICTA高级研究员；机器学习领域高级研究员，并在连接人与机器学习领域做出开创性研究；致力与高级数据分析行业建立合作，将数据转化为可执行操作。
研究领域：人工智能伦理、人工智能公平性、人工智能可解释性、数据分析、视觉分析、行为分析、人机交互以及相关应用
姓名：Md Rafiqul Islam
单位：University of Technology Sydney, Australia
电子邮箱：MdRafiqul.Islam@uts.edu.au
澳大利亚悉尼科技大学数据科学与机器学习(DSMI)实验室研究员；曾任City University, Bangladesh大学计算机科学与工程系助理教授；在计算机科学领域，从事教学与科研工作长达7年，负责多个科研项目，如医疗保健的可视化分析、不良行为分析、基于深度学习的文本处理，以及基于社交网络数据的异常检测.
研究领域：数据分析、行为分析、数据可视化、大数据、医疗保健与信息检索
4. 征稿指南
作者应于2021年10月31日前通过Editorial Manager 在线投审稿系统: https://www.editorialmanager.com/h-cis/default.aspx 提交论文（请附cover letter）。所有稿件必须使用英语。截稿日期后投稿的稿件将不被纳入特刊，稿件将以常规投稿形式处理，接收后可纳入期刊Human-Centric Intelligent Systems。
投稿前，请仔细阅读作者投稿指南：https://www.atlantis-press.com/journals/hcis/author-guidelines. 在“General information”界面，您将被问及该稿件是否属于特刊，请选择特刊标题 “Robust Visual Analytics and Its Applications”，确保稿件投递到对应的特刊系列。完成投稿后，稿件将在客座编辑的监督下接受严格的同行评审。
【作者福利】
开放获取；
接收发表速度快；
高质量的同行评审；
一流的国际编辑；
不收取文章处理费用；
文章作者保留版权，读者永久免费下载，阅读
5. 关于期刊
Human-Centric Intelligent Systems（eISSN 2667-1336） 是一本国际化的，经过严格同行评审的开放获取期刊，致力于传播以人为中心的智能系统中所有理论和实际应用的最新研究成果，并提供以人为中心的计算和分析领域的前沿理论和算法见解。
本刊由西南交通大学信息科学与技术学院李天瑞教授与澳大利亚悉尼科技大学计算机科学学院徐贯东教授担任主编，由东京大学计算机科学学院Masaru Kitsuregaw教授与伊利诺伊大学芝加哥分校计算机科学学院Philip S. Yu 教授担任顾问委员。
为推进以人为中心的智能系统这一新兴领域相关基础理论、计算模型、技术解决方案的革新与发展前景，本刊征稿主题包括但不限于社群检测，社会影响分析，用户建模、个性化和推荐，行为建模，分类、排序、总结和推荐，人工智能伦理：可解释性、公平、责任。更多主题详见：https://www.atlantis-press.com/journals/hcis/aims-and-scope。
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期刊主页链接：https://www.atlantis-press.com/journals/hcis
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翻译作者：Ping Du
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