作者存档: 杨, 超凡

VIS30K: IEEE国际可视化大会论文的图表集合(VIS30K: A Collection of Figures and Tables from IEEE Visualization Conference Publications )

可视化是一个依赖于图像和视频来展示和解释研究工作的学科。在可视化论文中,图像是必要的部分,能够帮助我们理解复杂的科学概念。而浏览一个领域的图像可以很好地揭示时间趋势和常见的实践,且可以对子学科进行比较。本工作从可视化领域的顶级会议IEEE国际可视化大会 (IEEE VIS)收集了近三十年的接近三万张图表,并开发了一个图片浏览工具。

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第八届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2021)Day 2

2021年7月26日,第八届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2021)第二天的活动有条不紊地举行,包括数据可视分析挑战赛、可视化暑期学校课程项目汇报、论文报告和专题报告等多个部分。

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2021年北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校 – Day 1

2021年7月14日,第十二届北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校开幕式在北京大学理科教学楼317举行。由于疫情的影响,今年的暑期学校采用线上线下融合的授课方式,向大家展现可视化的魅力。来自北京大学和其他国内高校、研究院所逾300名学员参加本次开幕式。

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使用众包成对比较学习自动图表布局配置(Learning to Automate Chart Layout Configurations Using Crowdsourced Paired Comparison)

数据可视化在社交媒体、杂志和网站上无处不在,以直观、准确的方式表达复杂的数据。然而,创建有效和精致的可视化即使对于专业人员来说也是一件具有挑战性的任务。仅仅是在图表的布局方面,需要创作者重复多次调整布局的参数,才能得到满意的结果。这个不断试错的过程不具有系统性,而且非常耗时。已有的图表自动布局方法来自于图表制作工具,它们基于预定义规则自动生成布局,然而这种方法可能产生次优的结果。

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Bio+Med+Vis Spring School Day 4

2021年5月20日,生物医学可视化春季学校的第四天的主要内容有生物医学时变数据可视化、有氧呼吸过程模拟和动画、视觉传达设计考虑的因素、优秀博士生养成经验分享、网络可视化和数据可视化的色彩基础。

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Bio+Med+Vis Spring School Day 1

第一届生物和医学可视化春季学校Bio+Med+Vis于2021年5月17日至21日以线上方式举行。开幕式上,八位组织委员会成员分别做了自我介绍。他们是来自哈佛大学的助理研究员Johanna Beyer、来自马萨里克大学的助理教授Jan Byška、来自林克平大学的Ingrid Hotz教授、来自马萨里克大学的Barbora Kozlíková副教授、来自维也纳大学的Torsten Möller教授、维也纳理工大学和格罗宁根大学的Renata Raidou、来自卑尔根大学和霍克兰德大学附属医院的Noeska Smit副教授以及来自维也纳理工大学的博士后Hsiang-Yun Wu。

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IEEE PacificVis 2021 时序和时空数据专题(Temporal and Spatio-Temporal Data)

IEEE PacificVis 2021 时序和时空数据专题(Temporal and Spatio-Temporal Data)共报告四个工作,分别是可视化时间不确定性的分类、时间相关的二维标量场集合分析、动静混合的多维时序数据分析以及集合数据的时空趋势可视分析。

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IEEE PacificVis 2021 视觉感知和评估专题(Visual Perception & Evaluation)

IEEE PacificVis 2021 视觉感知和评估专题(Visual Perception & Evaluation)共报告三个工作,分别是关于城市数据可视化、动态网络用户研究以及集合可视化的可读性评估。

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IEEE PacificVis 2021 开幕式

IEEE PacificVis 2021 会议于4月19日正式召开。PacificVis是由IEEE主办的国际可视化会议,从2008年至今已举办十四届。本届会议原定于中国天津召开,但是由于疫情改为线上举办。会议的开幕式和主题演讲以直播的方式呈现,技术论文的演讲则以预录制的方式进行。本届大会主席,来自天津大学的张加万教授介绍了会议的基本情况。会议吸引了来自15个国家的280名参会者注册。

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IEEE PacificVis 2021 主题报告Ⅰ

IEEE PacificVis 2021 的第一个主题报告的题目是《COVID-19疫情期间的可视化(Visualizations during the COVID-19 Pandemic)》,报告的嘉宾是来自北京大学的袁晓如研究员。袁晓如博士是北京大学信息科学与技术学院研究员,博士生导师,机器感知与智能教育部重点实验室副主任,大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。新型冠状病毒肺炎疫情在2019年底爆发,并迅速在全球范围内传播,使得其与每个人的生活都息息相关。在这期间产生了大量的数据,而可视化则可以非常有效的将信息传递给大众,并帮助相关人员进行决策。本次主题报告基于此背景,介绍了与COVID-19相关的可视化工作,其中包括两部分:COVID-19数据收集和可视化设计,以及全球范围的COVID-19可视化的协作收集和分析。

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