第二届中日可视化研讨会于2018年4月9日在神户大学泷川纪念学术交流会馆举行。继首届会议2017年7月在北京大学成功举办后，本次研讨会有中国方面北京大学、清华大学、浙江大学、天津大学、西南科技大学、中科院、北京应用物理与计算数学研究所以及奇虎、阿里、百度等互联网企业专业人员，日本方面京都大学、大阪大学、应庆义塾、东京工业大学等日本知名大学50余人参加。
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实验室博士生陈思明在第九届R语言大会可视分析分会场演讲
作者: Siming Chen
日期: 2016年5月29日
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2016年5月28日，北京大学可视化与可视分析实验室博士生陈思明受邀参加在中国人民大学举办的第九届R语言大会，在可视分析分会场做了关于“微博轨迹可视化”的演讲。报告介绍了实验室关于社交媒体可视分析的工作，从每个人的“微博足迹故事”出发，对单个人与人群的移动轨迹进行深入的可视分析。在场观众纷纷踊跃提问，现场与会后讨论交流热烈。本次可视分析分会场还有来自Tableau等公司可视化团队负责人以及利用R语言进行可视分析的学者。 继续阅读 »
实验室博士生陆旻在第七届中国数据库技术大会数据挖掘和BI专场演讲
作者: Min Lu
日期: 2016年5月15日
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2016年5月13日，北京大学可视化与可视分析实验室博士生陆旻受邀参加在北京国际会议中心举办的第七届中国数据库技术大会，在数据挖掘和BI专场做了题为《城市移动数据知微探秘》的演讲。
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IEEE Pacific Visualization 2016 Day 4
作者: Chufan Lai
日期: 2016年5月7日
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IEEE Pacific Visualization 2016 Day 3
PacificVis 2016会议第三天的日程包括Keynote，四个Full Paper Session以及Poster Session。
本次大会的第二个Keynote由来自台湾工业技术研究院的闕志克博士带来，题目是“Visualization for Deep Learning Training”。近年来，深度学习在视频、音频、语音、文本等各类数据中都取得了巨大的成功。另一方面，如何更便利地训练深度学习模型成为了一个重要的问题。闕博士将深度学习模型与一般的软件开发进行对比，如下图所示，指出我们也需要有相应的集成开发环境来辅助开发人员来训练、改善与发展深度学习模型。 继续阅读 »
IEEE Pacific Visualization 2016 Day 2
IEEE PacificVis 2016的第二天正式进入论文报告环节。大会主席、台湾国立科技大学教授楊傳凱首先致开幕词，随后论文主席之一、犹他大学教授Charles D. Hansen介绍了今年PacificVis会议的论文提交情况。本届会议共收到97篇论文提交，最终接收29篇，录取率29.9%，和往年基本持平。其中6篇文章被推荐到TVCG。短篇论文（Notes）提交39篇，16篇被接收。
IEEE Pacific Visualization 2016 Day 1
作者: Zhenhuang Wang
日期: 2016年4月30日
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IEEE Pacific Visualization 2016会议成功举办
作者: Jiang Zhang
日期: 2016年4月30日
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可视化三大会议之一的IEEE Pacific Visualization于今年4月19-22日在我国台北的台湾科技大学召开。PacificVis会议从2008年开始举办，主要面向亚太地区的可视化与可视分析研究，首届2008年在日本京都，次年四月在北京大学举办，至今已是第九届。本届大会共吸引了近百位世界各地的可视化领域专家和学者，国内包括北京大学、天津大学、浙江大学、中南大学、西南科技大学、四川大学、山东大学、中科院等高校机构都参加了这次盛会。
PacificVis 2016 前瞻
作者: Guo Cong
日期: 2016年4月17日
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PacificVis是可视化领域三大盛会之一，每年会接收来自全世界上百篇高级别文章的投稿。经过审稿委员会创的同行评审，遴选出30余篇高质量可视化前沿文章，每年吸引了百余位可视化前沿研究学者和工业界高级研究人员热情参与和积极交流。作为以亚太区域为主要承办国家和地区的可视化盛事，PacificVis是国内可视化研究人员交流和分享的重要平台。每年北京大学等高校数十位可视化研究人员的参与，极大促进了国内可视化的研究与发展。
IEEE Pacific Visualization 2015 Day 4
作者: zipeng.liu
日期: 2015年4月25日
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今天是第八届IEEE Pacific Vis会议的最后一天。会议内容全部安排在上午，分为三个部分，拓扑结构可视化和体绘制，多变量和高维数据可视化以及闭幕仪式。
在 Topological Visualization and Volume Rendering 这一部分中，印度科学院的Vijay Natarajan等展示他们在标量数据拓扑结构研究方面的两个工作。第一个工作构造了完全极值图（Complete Extremum Graph）来抽象标量数据，用于探索数据中的相似结构，并且还定义了一种基于最大权重公共子图的距离度量方法对标量数据进行比较。另外一个工作定位于标量数据 contour tree 的计算效率问题，他们提出了一种快速，并行的构造算法，在数据大小超出内存的情况下也能够高效地进行计算。值得注意的是，Vijay Natarajan 在 PacificVAST 研讨会上就展示了他们之前在标量数据对称结构的检测方面的研究工作，这些工作也是基于标量数据中的 contour 和极值等拓扑信息。 继续阅读 »
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