Since the first conference held in Marseille in 1982, ICLP has been the premier international event for presenting research in logic programming. Contributions are solicited in all areas of logic programming and related areas, including but not restricted to: - Foundations: Semantics, Formalisms, Answer-Set Programming, Non-monotonic Reasoning, Knowledge Representation. - Declarative Programming: Inference engines, Analysis, Type and mode inference, Partial evaluation, Abstract interpretation, Transformation, Validation, Verification, Debugging, Profiling, Testing, Logic-based domain-specific languages, constraint handling rules. - Related Paradigms and Synergies: Inductive and Co-inductive Logic Programming, Constraint Logic Programming, Interaction with SAT, SMT and CSP solvers, Logic programming techniques for type inference and theorem proving, Argumentation, Probabilistic Logic Programming, Relations to object-oriented and Functional programming, Description logics, Neural-Symbolic Machine Learning, Hybrid Deep Learning and Symbolic Reasoning. - Implementation: Concurrency and distribution, Objects, Coordination, Mobility, Virtual machines, Compilation, Higher Order, Type systems, Modules, Constraint handling rules, Meta-programming, Foreign interfaces, User interfaces. - Applications: Databases, Big Data, Data Integration and Federation, Software Engineering, Natural Language Processing, Web and Semantic Web, Agents, Artificial Intelligence, Bioinformatics, Education, Computational life sciences, Education, Cybersecurity, and Robotics.

中文翻译：

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第 36 届逻辑编程国际会议（技术通信）论文集

自 1982 年在马赛举行第一次会议以来，ICLP 一直是展示逻辑编程研究的首要国际盛会。征集逻辑编程和相关领域的所有领域的贡献，包括但不限于： - 基础：语义、形式主义、答案集编程、非单调推理、知识表示。- 声明式编程：推理引擎、分析、类型和模式推理、部分评估、抽象解释、转换、验证、验证、调试、分析、测试、基于逻辑的特定领域语言、约束处理规则。- 相关范式和协同作用：感应和共感应逻辑编程、约束逻辑编程、与 SAT、SMT 和 CSP 求解器的交互，用于类型推断和定理证明的逻辑编程技术、论证、概率逻辑编程、与面向对象和函数式编程的关系、描述逻辑、神经符号机器学习、混合深度学习和符号推理。- 实现：并发和分布、对象、协调、移动性、虚拟机、编译、高阶、类型系统、模块、约束处理规则、元编程、外部接口、用户接口。- 应用：数据库、大数据、数据集成和联合、软件工程、自然语言处理、Web 和语义网、代理、人工智能、生物信息学、教育、计算生命科学、教育、网络安全和机器人。与面向对象和函数式编程、描述逻辑、神经符号机器学习、混合深度学习和符号推理的关系。- 实现：并发和分布、对象、协调、移动性、虚拟机、编译、高阶、类型系统、模块、约束处理规则、元编程、外部接口、用户接口。- 应用：数据库、大数据、数据集成和联合、软件工程、自然语言处理、Web 和语义网、代理、人工智能、生物信息学、教育、计算生命科学、教育、网络安全和机器人。与面向对象和函数式编程、描述逻辑、神经符号机器学习、混合深度学习和符号推理的关系。- 实现：并发和分布、对象、协调、移动性、虚拟机、编译、高阶、类型系统、模块、约束处理规则、元编程、外部接口、用户接口。- 应用：数据库、大数据、数据集成和联合、软件工程、自然语言处理、Web 和语义网、代理、人工智能、生物信息学、教育、计算生命科学、教育、网络安全和机器人。移动性、虚拟机、编译、高阶、类型系统、模块、约束处理规则、元编程、外部接口、用户接口。- 应用：数据库、大数据、数据集成和联合、软件工程、自然语言处理、Web 和语义网、代理、人工智能、生物信息学、教育、计算生命科学、教育、网络安全和机器人。移动性、虚拟机、编译、高阶、类型系统、模块、约束处理规则、元编程、外部接口、用户接口。- 应用：数据库、大数据、数据集成和联合、软件工程、自然语言处理、Web 和语义网、代理、人工智能、生物信息学、教育、计算生命科学、教育、网络安全和机器人。