<div dir="auto"><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">MLSP2019<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">IEEE International Workshop on MACHINE LEARNING FOR SIGNAL PROCESSING<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">OCTOBER 13-16, 2019    Pittsburgh, PA, USA<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><a href="http://www.ieeemlsp.cc/" style="text-decoration-line:none;color:rgb(66,133,244)" target="_blank" rel="noreferrer">www.ieeemlsp.cc</a><u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Deadline Extended: 19 June 2019<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">FINAL CALL FOR PAPERS<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">The 29th MLSP workshop in the series of workshops organized by the IEEE Signal Processing Society MLSP Technical Committee will present the most recent and exciting advances in machine learning for signal processing through keynote talks, tutorials, as well as special and regular single-track sessions. Prospective authors are invited to submit papers on relevant algorithms and applications including, but not limited to:<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Learning theory and modeling<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Neural networks and deep learning<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Bayesian Learning and modeling<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Sequential learning; sequential decision methods<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Information-theoretic learning<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Graphical and kernel models<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Bounds on performance<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Source separation and independent component analysis<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Signal detection, pattern recognition and classification<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Tensor and structured matrix methods<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Machine learning for big data<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Large scale learning<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Dictionary learning, subspace and manifold learning<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Semi-supervised and unsupervised learning<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Active and reinforcement learning<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Learning from multimodal data<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Resource efficient machine learning<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Cognitive information processing<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Bioinformatics applications<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Biomedical applications and neural engineering<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Speech and audio processing applications<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Image and video processing applications<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Intelligent multimedia and web processing<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Communications applications<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">- Other applications including social networks, games, smart grid, security and privacy<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">DATA ANALYSIS AND SIGNAL PROCESSING COMPETITION<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">MLSP 2019 Data Analysis and Signal Processing Competition is being organized in conjunction with the workshop. The goal of competition is to advance the current state-of-the-art in theoretical and practical aspects of machine learning and signal processing domains.<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">PAPER SUBMISSION<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Prospective authors are invited to submit a double column paper of up to six pages using the electronic submission procedure at<a href="https://www.ieeemlsp.cc/" style="text-decoration-line:none;color:rgb(66,133,244)" target="_blank" rel="noreferrer">https://www.ieeemlsp.cc</a>. The presented papers will be published in and indexed by IEEE Xplore.<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">IMPORTANT DATES AND DEADLINES:<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Paper submission deadline extended     June 19, 2019<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Decision notification                  July 30, 2019<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Camera-ready papers and<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Author advance registration            August 23, 2019<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">KEYNOTE SPEAKERS:<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Jose C. Principe, Distinguished Professor, Director of Computational NeuroEngineering Laboratory, University of Florida<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Jeff Schneider, Research Professor, The Robotics Institute, School of Computer Science, Carnegie Mellon University<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Nikolaos Sidiropoulos, Professor and Chair, Electrical and Computer Engineering Department, University of Virginia<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">TUTORIALS:<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Siheng Chen, Research Scientist at Mitsubishi Electric Research Laboratory (MERL). Tutorial Title: Data science with graphs: From social network analysis to autonomous driving<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Amir Tahmasebi, Director of Machine Learning and AI, CODAMETRIX, Boston, MA. Tutorial Title: Natural Language Processing for Healthcare Applications<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'"><u></u> <u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">Thank you!<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">MLSP 2019 Technical Program Chairs<u></u><u></u></span></p><p style="font-family:sans-serif;font-size:12.8px"><span style="font-size:11pt;font-family:'courier new'">mlsp2019-programchairs@ieeemlsp.cc<u></u><u></u></span></p><br></div>