作者存档: Xiaoru Yuan

悉尼科技大学Jie Lu教授访问北京大学

2017年9月19日下午,悉尼科技大学的Jie Lu教授访问北大可视化与可视分析实验室。Jie Lu教授是一位国际知名的,在模糊迁移学习、决策支持系统、推荐系统、预测和提早警示系统方面的有卓越贡献的科学家。她担任悉尼科技大学Engineering and Information Technology院Research Excellence的副主任,她还是Centre for Artificial Intelligence (CAI)的负责人。她出版过6部研究性的书籍,在学术期刊和会议中发表过400余篇论文。在过去的15年中,她获得过8次Australian Research Council (ARC)的探索津贴和10次其他研究津贴。

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ChinaVis 2015 大会 - 数据可视分析挑战赛回顾

2015年7月18日下午,在天津大学召开的第二届中国可视化和可视分析大会(ChinaVis 2015)主会场,举行了数据可视分析挑战赛颁奖仪式。
在颁奖仪式上,挑战赛主席中南大学赵颖和奇虎360张卓首先介绍了本次挑战赛的组织情况和赛题故事背景,然后五支获奖参赛队代表现场介绍了他们的可视分析方案,最后奇虎360高级总监韩永刚为各获奖参赛队颁奖。 继续阅读 »

“可视化推动大数据平民化”位列2016年大数据发展趋势首位

在近期CCF大数据专家委员会发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书(2015)》中,对2016年大数据发展趋势进行了预测。可视化推动大数据平民化被参加投票的大数据专家委员会专家和产业联盟成员列为2016年最重要的技术发展趋势。

 ​1.可视化推动大数据平民化

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日本理化学研究所­Kenji Ono研究员访问北京大学可视化实验室

2015年2月10日-12日,日本理化学研究所先进计算研究中心可视化课题组的Kenji Ono研究员应邀访问北京大学可视化与可视分析实验室。Kenji Ono博士领导所在可视化课题组,主要研究方向是大数据的可视化分析。同时Kenji Ono课题组也负责日本最快的超级计算机“京”的可视化系统构建。“京”拥有8万多个节点,曾经连续2年是世界上最快的超级计算机,现在在超算Top500中排名第四。 继续阅读 »

2015年大数据发展趋势预测之可视化

2014 年12 月13日,CCF 大数据专家委员会在中国大数据技术大会上发布了《2015 大数据十大发展趋势预测报告》。在 2015年大数据十大发展趋势预测中,“可视化与可视分析新方法被广泛引入,大幅度提高大数据分析效能”名列其中。

报告提到可视化与可视分析的研究发展迅速,国内专门从事可视化的研究人员将迅速上升。在可视化研究的数据对象从传统的单一数据来源扩展到多来源、多维度、多尺度的同时,用户也从专家扩展到广泛的非特定群体,研究则更强调方法的可扩展性和开发的简捷性。革命性的新方法和原有普遍适用的可视化技术和工具、面向领域和大众的可视化工具库,以及协同与众包的可视分析方式将被更广泛地引入到各种综合分析工具和平台上,以大幅度提升各类大数据分析的易用性和有效性。

2014年第六届北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校

研究生教育创新计划 – 2014年第六届北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校招生简章

网址及报名地址:http://vis.pku.edu.cn/s14
授课地点:   北京大学
主办单位: 北京大学
承办单位: 北京大学机器感知与智能教育部重点实验室
协办单位: 中国计算机学会大数据专家委员会
课程主题:   大数据可视分析

课程日期: 7月 17-24 日
申请截至日期: 2014年6月15日 (如报名超过教室限额,按照报名先后录取)

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2013年第四届可视化研讨会在北京大学成功召开

由北京大学机器感知与智能教育部重点实验室主办,中科院软件所、北京大学科学计算与工程中心、中国计算机学会CAD&CG专业委员会、高性能专业委员会、北京市虚拟仿真与可视化工程技术研究中心等单位共同协办的《2013年第四届可视化研讨会》(会议网址:http://vis.pku.edu.cn/visworkshop13/)于2013年7月12日至13日在北京大学中关新园召开。这是自2008年首次举办以来的第四届研讨会,五百多位可视化专家、学生、领域应用专家参加了此次会议,这也是国内最大规模的可视化会议。

研讨会会场

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可视化与公共事件

ç是通过图形与交互的方式表达、诠释数据。能够以更加直观的方式,提供对数据内涵的理解,同时通过互动的方式提供更加方便的数据分析手段。除了面向专家的可视化系统,可视化还有一个很重要的用途就是针对社会大众的信息传播和解释作用。我们已经看到有很多的流传甚广的可视化案例,其结果无论受众的教育背景,都能够被很方便地理解。对于一些公共事件,例如地震、传染病等,数据在短时间蜂拥而来,公众面对大量的信息迫切需要一个简介方便的途径来了解事件的发展。动态的可视化就提供了这样一种途径,方便民众了解事态的发展。最近针对国内禽流感H7N9病例,雅安地震,北京空气质量等大众关系的事件北京大学可视化与可视分析研究组做了一系列的可视化。后面我们还将专门撰文解释。

1. 北京空气质量可视化 http://vis.pku.edu.cn/bjairvis/
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所见即所得体可视化 WYSIWYG Volume Visualization

三维体数据(Volume Data)是非常常见的数据类型。从数值模拟,到CT成像,体数据可以描述三维纵深的信息。在之前的文章中,我们讨论过体数据的传递函数问题。要把三维体数据的密度数值转化为人可识别的颜色,需要利用传递函数(transfer function)把密度值映射为颜色和透明度。但是传递函数往往难以确定。这也成为体数据可视化广泛使用的一个障碍。我们在刚刚过去的IEEE Visualization 2011会议上的论文WYSIWYG (What You See Is What You Get) Volume Visualization就是对建立更加直观易用的体数据可视化的最新尝试。在这个工作中,我们首先用一个比较简单的预设的传递函数显示目标体数据。以后使用者可以象在Photoshop上使用各种笔刷绘制图片一样,直接修改体数据渲染结果。甚至可以直接擦除、改变对比等。这样,复杂的体数据变得如此易用。

工作的构思来源于我们2005年在Pacific Graphics上的Volume Cutout。当时是直接在绘制的体数据图像上通过手绘输入,获得预想的分割结果。今年我们的工作就是对此的进一步,可以对体数据绘制的各种细节进行直观的干预。

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Hans Rosling教授与Gapminder

Hans Rosling是大名鼎鼎的的瑞典卡罗林斯卡医学院(Karolinska Institute)的教授。诺贝尔生理学与医学奖评委会就设在卡罗林斯卡医学院。但是Rosling教授出名的主要原音更多是由于他在TED上使用信息可视化展示世界各国二战后经济和健康的发展变化。

除了上面的视频,更多Hans的演讲可以在TED 网站上找到。

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