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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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第七届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2020)Day 3

11月3日是中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2020)的最后一日。当日上午,在主会场进行了大会第二场圆桌论坛,艺术特邀报告,关于文博的特邀报告,以及闭幕式。大会到此圆满成功。

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第七届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2020)Day 2

11月2日是中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2020)的第二日。本日在陕西大会堂各个分会场举办了涵盖各大热点研究话题的专题报告、数据可视分析挑战赛分享会、以及若干论文报告。内容精彩纷呈。

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健康医疗大数据可视化论坛

首届健康医疗大数据可视化论坛于2019年7月28日下午在北京大学英杰交流中心星光厅举行。论坛邀请了国内外健康医疗大数据可视化领域知名专家学者就相关研究与应用的成果作了深入报告,分享了最新研究进展,共同探讨未来研究方向。 继续阅读 »

第六届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2019)Day 3

第六届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2019)于2019年7月21日至24日于成都龙之梦酒店会议中心进行。7月24日是正式会议的最后一天,会议内容包括圆桌论坛,特邀报告以及闭幕式环节。

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第六届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2019)Day 2

第六届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2019)于2019年7月21日至24日于成都龙之梦酒店会议中心进行。7月23日是正式会议的第二天,当天的会议活动包括海报速览、企业展览、VIS论文预览、论文报告、专题报告、可视化艺术展、可视化教育研讨、数据分析挑战赛报告和北京大学暑期课程设计汇报等环节。

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第六届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2019)Day 1

第六届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2019)于2019年7月22日在成都隆重开幕。 大会为期三天,从2019年7月22日至7月24日举办,邀请了国内外可视化领域知名专家学者就相关研究与应用的最新成果作大会报告、介绍研究进展、启发研究方向。会议包含了论文报告、海报张贴、圆桌研讨会、专题报告、可视化艺术展等丰富多彩的日程。大会由中国图象图形学学会主办,可视化与可视分析专委会、四川轻化工大学、西南科技大学、四川大学、电子科技大学、西南交通大学、重庆邮电大学和重庆大学共同承办,多家赞助单位协办。本届大会的参会人数、投稿论文数均大幅创下新高。

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第六届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2019)Day 0

第六届中国可视化与可视分析大会于2019年7月21日至24日于成都龙之梦酒店会议中心进行。北京大学可视化与可视分析研究组袁晓如研究员与三十余名学生参加此次会议。7.21日是正式会议的前一天,与大会相关的若干活动在这天进行,包括第三届中日可视化研讨会、两个可视化相关课程以及 CSIG 可视化专委会会在会议中心进行。众多国内外可视化领域专家学者参加这些活动。

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PacificVIS 2019 – Day4

4月26日是PacificVis 2019 的最后一天。当日上午的活动主要包括两个论文报告。第一个报告的主题是Narratives, Surveys, and Historical Visualizations,在这个session中主要包括四篇论文以及一篇短文。第二个session的主题是机器学习以及高维数据,主要有三篇长文以及两篇短文。

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