今天是第十届IEEE PacificVis会议的最后一天。会议内容全部安排在上午，包括两个论文环节和最后的闭幕式。
论文报告
SESSION 1: Medical, Biological, and Archaeological Visualization
首先进行的论文报告环节的主题是生物、医学、考古等可视化应用研究，共有两篇正式论文、四篇短论文。第一个来自奥地利TU Wien的工作关注MRI扫描得到的胎盘数据的可视化，提出一套完整的可视分析流程，并通过设计“胎盘地图”形式将三维胎盘表面数据展开到二维进行可视化，帮助专家进行观察比较、理解数据。第二个工作中，作者研究大脑神经网的连接关系。由于数据的高度复杂性，大部分已有的工作通常是研究不同实验组之间的平均连接性，并且在比较不同大脑的网络时，只能采取并排比较的形式。而这个工作则基于连接网络的相似性进行低维投影，来对比研究网络在包括实验个体、组和会话三个层次上的连接性。其后的几篇短论文则分别研究药品不良反应、蛋白质间交互关系、石器工具复原、以及球形粒子渲染问题。
来自TU Wien的 Haichao Miao做论文报告
来自UC Davis的Takanori Fujiwara做论文报告
SESSION 2: Perception, Quality, and Scalabilityn
可视化的目的是辅助用户建立数据的心理地图，因此可视化是建立在用户感知与认知的基础上的，并且用户感知是评价可视化设计非常重要的方面。本次PacificVis的最后一个论文环节即针对感知以及对于可视化的评价方面。
第一篇文章是来自于阿尔托大学可视化研究组，他们的研究工作针对的是散点图的构建方面，设计一个好的散点图是非常复杂的，需要考虑到很多的因素，比如说点的大小，颜色，透明度等等，本文探索了用户对于散点图的感知模型并且可以自动的调节参数增强用户对于散点图的感知。
Luana Micallef报告散点图自动构建的工作
第二篇文章是来自于Croesus Finansoft，他们的研究针对的是多个时间序列数据的可视化，在存在多个时间序列数据的情况下会经常发生重叠的现象，相互的遮挡会导致用户难以获取时间序列数据上具体的数值，本文的工作就针对这个问题，设计了3种方法消除多个时间序列数据中存在重叠的问题。第三个工作是来自于悉尼大学可视化研究组，他们的文章主要针对的是图绘制方面，传统的图绘制算法为了使图更易于阅读，他们的目的是减少边的交叉，重叠的现象，但是这些准则应用在大图上面会存在很多的问题，所以为了保证非常大并且复杂的图，提出了一种新的算法dNNG保证绘制结果中相邻近节点的准确性。第四个工作来自于德国KIT可视化研究组，他们所针对的是可视化标注的位置，在可视化中增加标签会遮挡可视化中的内容，因此很多对于可视化的标注都是放在可视化的旁边位置，并且用连线将标注与可视化进行连接。下面的论文针对的就是这个问题，提出新的标签布局算法得到优化的布局方法将大小不同的标签辐射状地自动布局在可视化的周围。最后一个工作是来自于日本庆应大学可视化研究组，他们提出了一种非对称的双聚类方法使得多对多的平行坐标可视化形式更具可扩展性。
闭幕式
在上午的论文报告结束后，来自韩国首尔大学的Jinwook Seo和微软研究院的Bongshin Lee博士作为大会共同主席主持了闭幕式。论文主席Daniel Weiskopf公布了今年的最佳论文奖获得者Kwan-liu Ma教授研究组的Spatio-temporal Feature Exploration in Combined Particle/Volume Reference Frames, 最佳海报颁发给了日本京都大学Kayamada教授研究组的Development of a Visual Analytics System for Structural Equation Modeling, 最佳短篇奖颁发给了澳大利亚悉尼大学Seok-Hee Hong教授研究组的 k-core based Multi-level Graph Visualization for Scale-free Networks。
北京大学参会师生与会议主席Jinwook Seo、以及马匡六教授在会后合影
参会掠影
此次会议一共有各国参会者133人，其中来自韩国本土45人，美国参会者25人。国内大陆有22位学者、港台4位学者注册参加了本次可视化会议，其中来自北京大学的师生就超过10人。北京大学除了在2009年克服诸多困难主办了第二届IEEE PacificVis会议外，一向在投稿、参会等方面对于IEEE PaciifcVis巨大的支持。在会议10周年做的统计中，袁晓如研究员领导的北京大学可视化与可视分析实验室在10届会议中，贡献了17篇论文。仅次于马匡六教授领导的研究组，和美国俄亥俄大学沈汉威研究组并列第二。
明年IEEE PacificVis 将转战日本。在国内，很快2017年ChinaVIS就要在青岛举办，目前论文征集正进行中，今年还将增加艺术展、前沿课程报告、中外合作论坛等新内容，欢迎大家更热烈的支持国内的可视化活动，关注会议网址（http://chinavis.org/2017/）进一步推动国内可视化与可视分析研究与应用的发展。
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