This EPTCS volume contains the proceedings for the Fifth International Workshop on Formal Methods for Autonomous Systems (FMAS 2023), which was held on the 15th and 16th of November 2023. FMAS 2023 was co-located with 18th International Conference on integrated Formal Methods (iFM) (iFM'22), organised by Leiden Institute of Advanced Computer Science of Leiden University. The workshop itself was held at Scheltema Leiden, a renovated 19th Century blanket factory alongside the canal. FMAS 2023 received 25 submissions. We received 11 regular papers, 3 experience reports, 6 research previews, and 5 vision papers. The researchers who submitted papers to FMAS 2023 were from institutions in: Australia, Canada, Colombia, France, Germany, Ireland, Italy, the Netherlands, Sweden, the United Kingdom, and the United States of America. Increasing our number of submissions for the third year in a row is an encouraging sign that FMAS has established itself as a reputable publication venue for research on the formal modelling and verification of autonomous systems. After each paper was reviewed by three members of our Programme Committee we accepted a total of 15 papers: 8 long papers and 7 short papers.


翻译:本卷EPTCS收录了第五届自主系统形式化方法国际研讨会(FMAS 2023)的会议论文集。该研讨会于2023年11月15日至16日举行,与第十八届集成形式化方法国际会议(iFM'22)联合举办,由莱顿大学高级计算机科学研究所组织。研讨会本身在莱顿的Scheltema举办,该场所是一座经过翻新的19世纪运河沿岸毛毯工厂。FMAS 2023共收到25篇投稿,包括11篇常规论文、3篇经验报告、6篇研究预览和5篇愿景论文。投稿作者来自澳大利亚、加拿大、哥伦比亚、法国、德国、爱尔兰、意大利、荷兰、瑞典、英国和美国等国的科研机构。连续第三年投稿数量增长,表明FMAS已确立为自主系统形式化建模与验证领域值得信赖的出版平台。经程序委员会三位成员对每篇论文进行评审后,我们最终接收了15篇论文,其中包括8篇长论文和7篇短论文。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Robust Physics Informed Neural Networks
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月4日
Arxiv
25+阅读 · 2023年6月23日
Arxiv
12+阅读 · 2023年5月31日
Arxiv
11+阅读 · 2019年6月19日
VIP会员
最新内容
失去控制的指挥:人工智能时代的任务式指挥
专知会员服务
2+阅读 · 9月11日
美国的新国家安全科技战略思考
专知会员服务
1+阅读 · 9月11日
综述 | 面向大模型智能体的图结构个性化记忆
专知会员服务
6+阅读 · 9月10日
人工智能与未来空战管理
专知会员服务
6+阅读 · 9月9日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员