Multimodal Learning for Social Good (MML4SG) 研讨会将于7月在加拿大尼亚加拉瀑布与ICME 2024共同召开。该研讨会旨在汇集多元化视角,探索如多模态学习在大模型中的潜力,特别是在应对复杂社会挑战方面(如public health, misinformation, hate speech, polarization, environmental degradation等)。
欢迎任何与多模态学习、社会科学相关的工作。投稿截止日期为2024年3月27日AoE。
更多详情请见官网:
https://vista-h.github.io/MML4SG_2024/
投稿链接:
https://cmt3.research.microsoft.com/ICME2024W
Track name: ICME2024-Workshop-MML4SG
感兴趣的主题包括(但不限于):
-
多媒体内容的可访问性 Accessibility in Multimedia Content
-
基准数据集 Benchmark Datasets
-
危机应对和人道援助 Crisis Response and Humanitarian Aid
-
跨文化和多语言分析 Cross-cultural and Multilingual Analysis
-
数字人文和社会科学 Digital Humanities and Social Sciences
-
部署多媒体技术的伦理考虑和社会影响 Ethical Considerations and Societal Impacts of Deploying Multimedia Technologies
-
多模态接口中的人机交互 Human-computer Interaction in Multimodal Interfaces
-
多媒体新闻中Deepfake的影响 Impact of Deepfake in Multimedia Journalism
-
社交媒体中的包容性和多样性 Inclusivity and Diversity in Social Media
-
创新的多模态数据分析技术 Innovative Multimodal Data Analysis Techniques
-
AI和IoT在环境监测中的整合 Integration of AI and IoT for Environmental Monitoring
-
为社会福祉的多模态内容生成 Multimodal Content Generation for Social Good
-
多模态健康信息学 Multimodal Health Informatics
-
多模态情感分析和公众舆情挖掘 Multimodal Sentiment Analysis and Public Opinion Mining
-
新颖的评估指标和方法 Novel Evaluation Metrics and Methods
-
公共政策部署 Public Policy Deployment
-
社交媒体与心理健康 Social Media and Mental Health
-
社会运动和激进主义分析 Social Movement and Activism Analysis
-
通过对LLMs/LMMs的使用理解文化社会趋势 Use of LLMs/LMMs in Understanding Cultural Societal Trends
-
社交平台上的用户行为分析 User Behavior Analysis on Social Platforms
研讨会组织者
END
点击“阅读原文”浏览会议官网