CDAS:用于高效作业的动态空域扇区化的认知决策架构

国际航空运输协会(International Air Transport Association)对空中交通增长前景的最新研究预测表明到2035年空中交通量将增加一倍[1]。为了应对流量突变,降低管制员的工作负担以及保障空中交通的安全性和效率,动态地划分空域变得更加重要。传统的空域划分包括基于交通流的图划分[2], 对扇区的合并增加[3]以及基于Voronoi图[4]。该工作CDAS[5]使用认知决策架构的模型, 采用多目标优化算法来动态的划分空域。评测结果表情该工作有效提高了管制员的工作效率。

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另一视角:类比让数字更易理解

作为外行人,往往对于一些领域的数值可能很难理解,特别是当它们的数量级很大或者包含一些不熟悉的单位的时候。之前的很多种工作表明,从另外一个”视角”出发,对于这些测量结果采用比率、排序或单位变化,用一种更为直观的方式可以提高人们对于不熟悉的数值的理解能力。但是往往会有很多不同的”视角”。在本文中[1],通过对于超过1000名受试者的随机实验,系统地测试了影响不同”视角”表示方式质量的因素,发现”视角”对数值理解有长期的帮助。

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利用深度神经网络生成上下文图像以增强视觉体验(ExtVision: Augmentation of Visual Experiences with Generation of Context Images for Peripheral Vision Using Deep Neural Network)

上下文图像(context image)是指展示图像周围的信息的图像。在用户的周边视野中展示上下文图像可以使用户获得更加沉浸和令人激动的观看体验(例如:观看视频,游戏时)。然而,周边视野展示系统并未被广泛使用,这是因为实时地提供上下文图像很难。已有的相关工作中,飞利浦公司的AmbilightTV[2]在屏幕周围添加LED灯条,灯光颜色与屏幕边缘像素颜色相同;飞利浦公司的AmbiLuxTV[3]在屏幕背后添加投影仪,将放大的模糊图像投影到背景墙上。Jones Brett等人[4]提出IllumiRoom,使用两个摄影机在相同角度同时拍摄主要视频以及上下文视频,在使用时,展示主要视频的同时,使用投影仪将上下文视频投影到背景中。Aides Amit[5]提出MultiScale方法,将视频中的每一帧根据其相邻帧的内容外推出周边区域的内容,这种方法计算较为精准,但每处理一帧需要花费数分钟,不具有实时性。

图1 图像及上下文图像

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基于深度生成建模的数字墨水可编辑化研究(DeepWriting: Making Digital Ink Editable via Deep Generative Modeling)

数字墨水有望结合手写的灵活性和美感,并且可以处理、搜索和编辑数字文本。在已有的工作中,字符识别将手写文本转换为数字表示,这将会损失个性化特征。同样的文字在不同人的笔触下会产生不同的结果,这些结果蕴含了用户的书写风格。此工作提出了一种新的神经网络架构,将内容和风格进行分离。从而使得书写结果可以在机器上得到编辑:包括改变书写风格或者内容。

对一个手工书写可以分解为两部分,内容和风格。如上图所示,手工书写表示成为x,可以分解成为风格z和内容π,如果可以对其进行划分,就可以将一个书写的风格和另一个书写的内容相结合构成新的书写。这样就达到的可编辑的目的。

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TREESCOPE: 针对Fat-tree网络的通信拥堵交互式研究 (Interactive Investigation of Traffic Congestion on Fat-Tree Networks Using TREESCOPE)

近年来,在超级计算机上进行的高性能计算受到了广泛的关注和应用。超级计算机包含成百上千的计算结点,这些计算结点通过一些遵循某些拓扑结构的网络相连。但是,在高性能计算平台上开展的大规模应用时,一个主要的瓶颈是与结点互连网络相关的性能下降。造成这一瓶颈往往是由于不当的网络路由方案或者任务在结点上的布置策略导致的。因此,找出并诊断网络问题变得非常关键。为了研究网络中的通信拥堵,来自于EuroVis 2018的一篇文章[1]设计了一种基于Web的交互可视化工具,称为TreeScope,使用基于矩阵的图编码方式来探索网络通信流量并研究任务布置和路由方案的影响。

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深度热成像:一种通过深度学习实现的的表面温度模式的近程材料识别(Deep Thermal Imaging: Proximate Material TypeRecognition in the Wild through Deep Learning of Spatial Surface Temperature Patterns)

在当今的研究中,近端的传感器感知问题备受关注,旨在感知近距离内物体的存在。可以使用的传感器包含超声波传感器、电容传感器、雷达传感器、光电传感器等。在人机交互方向应用的工作中,已有有许多工作借助这类传感器实现近端物体感知的任务。如帮助建筑工人避免危险,帮助自闭症患者感受周围的环境以及监测用户的手势或行为以实现用户在与大屏幕或其他设备更高层次的交互。这一类工作关注于提升对周围环境的感知,一方面仅仅标注出周围有物体的存在,另一方面旨在检测预定义的材料或物体,如人的皮肤。这样显然是不够的,我们可以通过使用传感设备实现对材料的感知来获得更加丰富的环境信息,同时引入更加新颖的交互方式。同样一些已有的工作通过一些传感信号实现了对于材料的分类任务。如基于光敏电阻的,基于低价的简易雷达系统的、基于手机的前向摄像头或闪光灯以及基于摩擦力和加速度计的工作。然而当前的工作中存在一系列的不足。一方面,许多材料探测识别的方式需要传感器和材料表面的近距离的接触,这样的行为可能是有风险的,亦或是不能为社会所接纳的,同时还会影响反馈的实时性。一些避免了接触的工作通常使用可见光频段的成像探测设备,这样的设备对于光照十分敏感,难以给出稳定的输出。基于以上原因,本文提出一种基于深度学习的使用可见光频段外的信号,使用热学成像的方式来实现材料的识别分类问题。

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文本搜索功能对于网页端可视化的作用(The Effects of Adding Search Functionality to Interactive Visualizations on the Web)

文本搜索功能对于网页端可视化的作用

基于文本的搜索被广泛应用于各类信息检索的场景中。但受限于数据类型、交互场景等,各式网页端可视化作品却鲜少提供基于文本的搜索功能。这篇发表于CHI 2018的文章[1]通过对照实验,研究了文本搜索功能在网页端可视化中、对于用户探索与分析数据所带来的具体影响。

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针对节点链接图中的动态编码方法的设计空间以及初步评估(Animated Edge Textures in Node-Link Diagrams: a Design Space and Initial Evaluation)

节点链接图是可视化中广泛应用的一类可视化方法。节点链接图中的视觉元素主要有节点以及节点之间的链接,目前存在很多的研究工作研究它们的视觉映射方法。本文主要针对的是节点之间的链接的视觉映射方法,在传统的视觉映射方法中,节点之间的链接可以使用颜色,透明度,链接边的粗细,链接边的模式等视觉映射进行编码,然而当前存在的映射数据视觉通道非常有限,在某些情况下,节点链接图中的链接存在的属性值远远超过映射数据的视觉通道,因此本文希望解决的问题是对于节点链接图中链接的视觉映射方法进行拓展,从而支持在链接中映射更多的属性值。

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DataInk:直接且创新的数据导向绘制(DataInk: Direct and Creative Data-Oriented Drawing)

由于缺乏构建在创造性的视觉表达的同时,提供支持将图形内容绑定到数据的工具,创建异想天开的个人数据可视化仍然是一个挑战。许多数据分析和可视化创建工具的目标是可视化表示的快速生成,但缺乏图形设计所必需的功能。工具包和制图库提供了更多的表达能力,但需要专家编程技巧来实现定制设计。相反,素描以自由形式的方式提供流体实验与视觉形状和布局,但需要手动绘制每一个数据点。我们的目标是弥合这些极端之间的差距。本文[1]提出了DataInk,一个支持通过直接笔和触摸输入的严格直接操作来创建表达性数据的可视化系统。利用我们常规的操作,再加上一个新颖的图形用户界面,DataInk使创造性数据可视化的直接、流畅和灵活的创作成为可能。

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考虑在设计可视化工具中的代理和数据粒度(Considering Agency and Data Granularity in the Design of Visualization Tools)

在设计可视化工具时,先前的研究已经做出了取舍。“自下而上”的工具是用户驱动的设计过程,并且能够深入了解和控制视觉映射;而自动化工具更有效,允许人们快速探索复杂的替代设计,但透明度较低。这个工作研究如何设计可视化工具,使其支持一个用户驱动的,透明的设计过程,同时保证效率和自动化。通过一系列的设计研讨会,参加者产生了各种各样的解决方案,范围从基于实例的方法扩展构造可视化到解决方案,其中可视化工具代表设计者来推断解决方案,例如基于数据属性。在更高的层次上,这些发现强调代理和粒度作为维度,可以指导在这个空间中的可视化工具的设计。

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