<div dir="ltr">(Apologies for multiple copies)<br><br><a href="https://www.redcad.org/events/lais2024/" target="_blank">https://www.redcad.org/events/lais2024/</a>  <br><br><br>Overview<br>========<br><br>The first workshop on “Lightweight AI-based Services (LAIS 2024)” is held in conjunction with the 22nd International Conference on Service-Oriented Computing (ICSOC 2024). LAIS 2024 aims to bring together AI researchers and experts on embedded systems to discuss the development of artificial intelligence services (AI services) and their deployment on edge and IoT devices, where hardware resources might be limited, and real-time processing is crucial. AI services typically use deep learning models that require significant computational resources, making them difficult to deploy on resource-limited devices such as IoT sensors. Processing such sensor data remotely using high-performance Cloud servers raises challenges in data privacy and communication bandwidth, especially in regions with limited connectivity. To address these issues, various methods have been proposed, including quantization, pruning, low-rank factorization, knowledge distillation (KD), and neural architecture search (NAS).<br><br>Topics<br>======<br><br>LAIS 2024 seeks original submissions, demonstration papers, work-in-progress research, and literature papers (e.g., SLR, survey) that define and discuss novel lightweight AI services specifically designed and optimized for deployment on resource-limited devices (e.g., IoT sensors). We invite papers on, but not limited to, the following topics:<br><br>-- Compression methods (e.g., pruning, quantization) for deep learning models<br>-- Knowledge distillation approaches for deploying deep learning models on resource-limited devices<br>-- Lightweight AI services for health monitoring<br>-- Lightweight AI services for environmental monitoring<br>-- Lightweight AI services for smart farming<br>-- Neural architecture search for developing lightweight deep learning models<br>-- Lightweight deep learning models as services<br>-- Privacy and ethical considerations in the implementation and deployment of AI health services on personal devices (i.e., IoT sensors)<br><br><br>Important Dates<br>===============<br><br>Paper submission: 26 September 2024<br>Notification to authors: 24 October 2024<br>Camera-ready papers due: 31 October 2024<br>Workshop date: 3 December 2024<br><br>Submission and Publication<br>==========================<br><br>Authors are invited to submit full papers (with a maximum length of 12 pages, including references and appendices) using the Springer LNCS format. Authors must upload their paper as a PDF file using the EasyChair platform: <a href="https://easychair.org/my/conference?conf=icsoc2024" target="_blank">https://easychair.org/my/conference?conf=icsoc2024</a> and<b><font color="#660000"> by selecting "Workshop on Lightweight AI-based Services"</font></b><br><br>If any problem arises when submitting your paper, please contact: <a href="mailto:afef.mdhaffar@enis.tn" target="_blank">afef.mdhaffar@enis.tn</a><br><br>Each paper will be reviewed by at least three members of the international program committee to ensure high quality. Paper acceptance will be based on originality, significance, technical soundness, and clarity of presentation. All accepted papers will be included in the workshop proceedings published as part of the Lecture Notes in Computer Science (LNCS) series of Springer.<br><br>At least one author of an accepted paper must register and participate in the workshop. Registration is subject to the terms, conditions, and procedures of the main ICSOC conference, which can be found on their website: <a href="http://www.icsoc.org/" target="_blank">http://www.icsoc.org/</a><div><br></div><div>--</div><div>Best regards,</div><div>Chairs of the LAIS Workshop</div><div>Afef Mdhaffar, University of Sfax, Tunisia</div><div>Bernd Freisleben, University of Marburg, Germany</div></div>