One Reality: 通过结合多种混合现实方式增强物理世界体验(One Reality: Augmenting How the Physical World is Experienced by combining Multiple Mixed Reality Modalities )

为了结合数字世界和真实物理世界交互和展示优点,人们已经开发了多种混合现实技术,诸如空间增强现实技术(SAR)[1]等等。为了解决现有多种MR设备相互结合的困难,以提高用户沉浸式探索体验,降低注意力转移的代价,本文[2]提出并实现了一个结合多种混合现实方法的概念框架,将现实空间到虚拟空间之间依据增强等级划分为6个阶段,同时使用两个案例解释整个框架的工作流程。

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将基本的D3图标转化为可重用的风格模板(Converting Basic D3 Charts into Reusable Style Templates)

我们介绍一种将基本D3图表转换为可重用样式模板的技术。给定一个新的数据源,我们可以应用样式模板来生成一个描述新数据的图表。为了构造样式模板,我们首先解构D3图表中的:数据,标记和数据的映射。然后,我们对解构出的映射的做感知有效性进行排序。要将生成的样式模板应用于新的数据源,我们首先要获取每个新数据字段的重要性等级。然后,我们调整模板映射以通过将最重要的数据字段与最感知有效的映射进行匹配来描述源数据。我们展示了样式模板如何以数据表格或其他D3图表的形式应用于源数据。虽然我们的实现侧重于为基本图表类型(例如条形图,折线图,点图,散点图等)生成模板,但这些是当前最常用的图表类型。用户可以很容易地在Web上找到这些基本的D3图表,将它们变成模板,并立即看到他们自己的数据在模板的视觉样式(例如颜色,形状,字体等)中的外观。我们通过将多样化的样式模板应用到各种源数据集来证明我们方法的有效性[3]。

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事件线程:视觉总结阶段的事件序列数据分析(EventThread: Visual Summarization and Stage Analysis of Event Sequence Data)

事件序列数据,如电子健康记录、一个人的学术记录或汽车服务记录,都是一段时间内发生的一系列事件。分析事件序列的集合可以揭示常见的或语义上重要的序列模式。例如,事件序列分析可能揭示了常用的治疗疾病的护理计划,教授的典型出版模式,以及导致维护良好的汽车的服务模式。然而,在视觉上探索大量事件序列或大量事件类型的序列是具有挑战性的。现有的方法侧重于通过统计分析来提取事件的明确匹配模式,以创建随时间变化的事件进程的阶段。然而,这些方法未能捕捉到相似但不完全相同的事件序列演化的潜在簇。在本文[1] 中,我们引入了一个新的可视化系统命名事件线程集群事件序列为基于张量分析线程和可视化的潜伏阶段分类和演化模式的交互的线程分组相似到特定时间集群。通过用户与专家的访谈,在三个不同应用领域的使用场景,我们证明了事件线程的有效性。

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IEEE Pacific Visualization Symposium 2018 – Day 2

今天是IEEE PacificVis正式会议的第二天,包括一个主题演讲,三个论文分享环节,以及海报展示与互动环节。Keynote讲者是来自莫纳什大学的Tim Dwyer教授,他报告的主题是《Immersive Analytics: Interactive Data Analysis Using the Surfaces and Spaces around Us》。近些年沉浸式头戴设备(head-mounted displays)的普及使得身临其境的立体可视化环境成为可能,然而在沉浸式环境下的可视化也带来了一系列的挑战。

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IEEE Pacific Visualization Symposium 2018 – Day 1

今天是IEEE PacificVis会议正式日程的第一天。首先进行的是大会的开幕式。本次大会的会议主席Takayuki Itoh教授向各位与会者表示热烈的欢迎。在回顾了PacificVis十多年的发展之后,他介绍了本次会议的参与情况。今年是第十一届PacificVis会议。过去十年在中国举办了五次,韩国两次。今年是第三次在日本举办,前两次分别是首届2008年的京都以及2014年的横滨。今年会议共有15个国家的161位参会者,其中来自大陆的可视化研究者有49名,位居各国第一。

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IEEE Pacific Visualization Symposium 2018 – Day 0

PacificVis 2018于4月10日在日本神户大学正式召开。会议首日是PacificVAST研讨会。不同于之前几年PacificVAST会邀请可视化领域的著名专家学者前来介绍可视化前沿工作,今年PacificVAST开始接受论文投稿,被接收的论文会被邀请到会议现场进行报告,并推荐到Journal of Visual Informatics期刊发表。会上来自日本庆应义塾大学的Issei Fujishiro教授和韩国首尔国立大学的Jinwook Seo教授介绍了今年PacificVAST的投稿情况。本次会议一共收到了24篇投稿,并在其中接收了来自于美国,中国,日本,德国和韩国等国家的一共9篇论文,所有9篇论文分成四个session进行报告。 继续阅读 »

第二届中日可视化研讨会

第二届中日可视化研讨会于2018年4月9日在神户大学泷川纪念学术交流会馆举行。继首届会议2017年7月在北京大学成功举办后,本次研讨会有中国方面北京大学、清华大学、浙江大学、天津大学、西南科技大学、中科院、北京应用物理与计算数学研究所以及奇虎、阿里、百度等互联网企业专业人员,日本方面京都大学、大阪大学、应庆义塾、东京工业大学等日本知名大学50余人参加。

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香港科技大学屈华民教授和美国纽约州立大学石溪分校Klaus Mueller教授访问北京大学可视化与可视分析实验室

2018年3月23日,香港科技大学屈华民教授和美国纽约州立大学石溪分校Klaus Mueller教授应邀访问北京大学可视化与可视分析实验室,并分别做了题为《Visual Analytics for Explainable Deep Neural Networks》和《An Interactive Visual Analytics Framework for Multi-Field Climate and Pollution Data in a Geo-Spatial Context》的报告。 继续阅读 »

IEEE Pacific Visualization Symposium 2018 – 前瞻

PacificVis是可视化领域三个重要国际会议之一,每年吸引全球百余位可视化前沿研究学者和工业界高级研究人员热情参与。作为以亚太区域为主要承办国家和地区的可视化盛事,PacificVis是国内可视化研究人员交流和分享的重要平台,每年都有来自国内高校、研究院所和相关企业的可视化研究人员参与。

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美国俄亥俄州立大学沈汉威教授访问北京大学可视化与可视分析实验室

2018年3月19日,美国俄亥俄州立大学沈汉威教授应邀访问北京大学可视化与可视分析实验室,并作了题为《Extreme Scale Distribution Based Data Analytics and Visualization》的报告,沈汉威是美国俄亥俄州立大学计算机教授,他有超过二十年的大规模数据可视化和分析经验,主要的研究方向是科学可视化和计算机图形学。

报告会由实验室袁晓如研究员主持。在报告中,沈汉威教授针对科学计算模拟产生的数据量大、传统的后处理方式无法对巨量数据有效地分析等问题展开讨论。他指出,有一种比较有效的方法,将原始数据以统计信息的方式保存下来,大大减少数据的存储量,但如何对这一过程进行建模是个重要的问题。汉威教授和他带领的研究组基于这个问题做了非常多的工作,报告展示了他们最新的工作成果。报告会后沈汉威教授观看了实验室多个演示项目,并与实验室的学生进行了深入的交流。