标签存档: 可视化

IEEE Pacific Visualization Symposium 2017 – Day 1

Bongshin Lee对PacificVis近十年的情况进行了可视化与总结

今天是IEEE PacificVis会议正式日程的第一天。首先进行的是大会的开幕式。大会主席Bongshin Lee和Jinwook Seo欢迎各位与会者,并介绍了这次会议的参与情况。今年共有来自19个国家的133人参与,其中来自大陆的可视化研究者有22名。接着,论文、短论文、海报张贴与storytelling竞赛的主席分别对各自部分的参与、评审以及接收情况进行了介绍。本次会议共接受论文29篇,分数均在3.5及以上。我们实验室陆旻同学的论文《Interaction+: Interaction Enhancement for Web-based Visualizations》被全文接收。图可视化主题在今年所接受论文、海报张贴中都有着很大的比例。

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IEEE Pacific Visualization Symposium 2017 – Day 0

国际可视化盛会之一的IEEE PacificVis 2017,于4月18日到21日在韩国首尔大学举行。会议首日是PacificVAST研讨会,邀请了众多可视化领域的著名专家学者前来作报告。会议内容共包含两个主题报告(Keynote Talk)、四个邀请报告(Invited Talk),以及一个讨论环节(Panel Discussion)。

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斯图加特大学博士后周亮访问北京大学

ping pi2017年4月12日,德国斯图加特大学可视化研究实验室(Visualisierungsinstitut, Universitaet Stuttgart (VISUS))博士后周亮访问北大可视化与可视分析实验室。周亮博士的研究方向包括大规模多属性数据的可视化与分析,交互式复杂数据特征提取。

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Vega-Lite:交互式图形的语法 (Vega-Lite: A Grammar of Interactive Graphics)

Vega-Lite是一种高级语法。它支持简洁的json格式的语法,能够快速地定义交互式数据可视化。 继续阅读 »

IEEE Pacific Visualization 2016 Day 1

IEEE PacificVis 2016于4月19日到22日在台北的台湾科技大学举行。会议的第一天是PacificVAST议程。和后面几天的会议不一样,这一天会议的报告都是邀请制,成为一个供可视分析相关的研究者共享与他们的研究的一个很好的平台。本次PacificVAST由天津大学张加万教授与纽约大学Klaus Muller教授共同组织,邀请了12名可视分析领域的专家学者进行报告。报告分为4个部分,包括”交通轨迹与城市”、”看得更深”、”可视分析中的因果推断”、”日志与文本”。首先是这次PacificVis的logo,将中国的书法与英语结合,不仅不觉得生硬,反而有一种特色的美感。

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IEEE Pacific Visualization 2016会议成功举办

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。

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PacificVis 2016 前瞻

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。

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科学大数据可视化学术研讨会成功举办

科学大数据可视化学术研讨会于2015年12月19日在北京大学举办。来自国防科技大学、北京应用物理与计算数学研究所、天津大学、中科院网络中心、北京林业大学以及北京大学可视化与可视分析研究组的三十余人参加了这次学术研讨会。

李思昆教授介绍高性能与原位可视化

李思昆教授介绍高性能与原位可视化

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散点图的动态透明度优化(Dynamic Opacity Optimization for Scatter Plots)

这是一篇简短而有趣的文章,作者是来自AutoDesk Research的Justin Matejka,Fraser Anderson和George Fitzmaurice,发表于CHI 2015 [1]。文章试图解决一个常见而棘手的问题:当散点图的数据量过大时,数据的重叠会引起严重的视觉遮挡,影响用户对数据结构和分布的理解。比如图一这种情况,我们已经很难从散点图上看出数据分布的特征。
解决这种视觉拥挤或者说过度渲染的方法主要有以下几种方法:降低数据规模,减小数据点尺寸,改变数据点形状,移除填充色,使用半透明色。使用半透明色是实践中最主要和有效的手段,但透明的选择需要用户的经验进行反复调节,当有很多散点图并行展示时(比如散点图矩阵),用户设置就会显得单调而低效。因此作者希望通过搜集一系列的用户设置数据,寻找一个简单的模型来描述数据特征和渲染透明度的关系,进而能够自动调整散点图的渲染透明度。
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IEEE Pacific Visualization 2015 Day 4

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 »