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深度神经网络支持下的交互式体数据可视化(DNN-VolVis: Interactive Volume Visualization Supported by Deep Neural Network)

体数据在医学、科学模拟数据中具有广泛运用。直接可视化(DVR)是重要的体数据可视化方法。其中关键是设计合适的传递函数。传递函数是将体数据中体素的值映射成为颜色-透明度值。本质上是将体素进行分类,识别其中的特征并给予不同的颜色透明度属性。在传统体渲染中,给定传递函数,选定视角参数之后就可以合成、计算渲染结果的每个像素的值。

然而,有时用户想要探索已有的可视化结果,但原始的传递函数并未公开。或者探索过程中,用户不满足于调整传递函数来获取结果,在传递函数基础上,他们想要直接对渲染结果进行一些修改。但是从渲染结果到传递函数难度巨大:一方面传递函数的设计空间巨大不可能暴力遍历,另一方面渲染结果中像素和传递函数之间也没有解析表达,细小的传递函数的差异可能导致巨大的结果差异。为解决这类问题,本工作[1]提出了基于深度学习网络的更直接的处理方式。本工作中的神经网络可以接受用户想要探索的可视化结果作为输入,随着用户的交互,可以直接合成在其他视角参数下的“渲染结果”。我们合成的结果可以和真实的渲染结果相媲美。

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“可视化与可视分析前沿进展”第9期CSIG图像图形学科前沿讲习班在北京大学成功举办

2018年12月26日至28日,由中国图象图形学学会主办,CSIG可视化与可视分析专业委员会、北京大学机器感知与智能教育部重点实验室、北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室联合承办的主题为“可视化与可视分析前沿进展”第9期CSIG图像图形学科前沿讲习班在北京大学举行,北京大学袁晓如研究员担任学术主任,共有来自全国各地的老师、学生以及企业工程师约60人参加会议,讲习班现场座无虚席、气氛热烈。

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IGAL可视化讲习班-1:从易用到自动,大数据可视化的下一个十年 – 袁晓如

2018年12月26日,由中国图象图形学学会主办,CSIG可视化与可视分析专业委员会、北京大学机器感知与智能教育部重点实验室、北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室联合承办的主题为“可视化与可视分析前沿进展”第9期CSIG图像图形学科前沿讲习班在北京大学举行。第一次课程由北京大学袁晓如研究员讲授,题目为《从易用到自动,大数据可视化的下一个十年》。十年来可视化在中国发展迅猛,其中数据科学兴起对可视化产生推动作用。在计算机领域,计算能力、大数据、人工智作为三驾马车,极大推动了计算机相关学科的发展,同时也在推动社会的前进。数据科学离不开人和机器,机器拥有着强大的计算存储能力,而人类则更擅于创造,人类和机器具有不同的长处,可视化关注如何让将人和机器的长处结合,解决科学问题,将在其中扮演关键角色。 继续阅读 »

ChinaVis 2018 – Day 3 (2018年7月28日)

历时三天的ChinaVis 2018最后一天的会议内容同样充实精彩,包括特邀报告,Panel讨论环节,专题报告,以及闭幕式。

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ChinaVis 2018 – Day 2 (2018年7月27日)

ChinaVis 2018会议第二天的内容包括4个专题报告、5个论文报告、2个企业展览报告、艺术作品演讲以及可视化暑期学校课程设计报告。

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ChinaVis 2018 – Day 1 (2018年7月26日)

第五届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2018)于2018年7月26日在上海隆重开幕。大会为期三天,从2018年7月26日至7月28日举办,邀请了国内外可视化领域知名专家就相关研究与应用的最新进展作大会报告、介绍发展动态、开拓研究思路。会议包含了论文报告、海报张贴、Panel研讨、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、华东师范大学计算机科学与软件工程学院承办,同济大学、上海交通大学和多家赞助单位协办。本次会议吸引了来自101家高校与企事业单位、13家国外高校与企业的500多位专家学者参会。会议开幕式前一天,在华东师范大学还举办了前导课程,由美国俄亥俄州立大学的沈汉威教授和清华大学的刘世霞教授为大家分别介绍“数据分析与可视化信息理论”和“可解释机器学习”,课程得到了大家的积极参与,参加人数高达两百多人次。

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2018年北京大学可视化暑期学校 – Day 1 (2018年7月17日)

前一天刚参加完精彩的北京大学可视化发展前沿研究生暑期学校十年特别峰会,暑期学校的学员们就在7月17日投入到了紧张而充实的全面学习中。今天的暑期学校邀请的讲者是香港科技大学的屈华民教授和马里兰大学帕克分校的Leila De Floriani, Hanan Samet两位教授。三位老师结合各自所做的工作,从不同的角度向同学们展示了可视化的魅力。 继续阅读 »

大规模可视化API用法示例(Visualizing API Usage Examples at Scale)

学习如何正确有效地使用现有的API是软件开发中的一个常见任务,也是一个核心挑战,因为库和API的数量和复杂性正在增加。程序员经常在Q&A论坛中搜索在线代码示例,阅读教程和博客帖子,学习如何使用给定的API。然而,经常对于大量相关的代码示例,用户很难理解它们之间的共性和差异,并深入到具体的细节。我们介绍了一个交互式可视化探索从开源库挖掘的大量代码示例。该可视化通过一个合成代码框架总结了数百个代码示例,其中包含规范调用语句和包含API调用结构的统计分布。

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西藏拉萨中学师生参观北大可视化与可视分析实验室

2018年1月4日,来自西藏拉萨中学的2名老师、10名学生以及正在拉萨中学支教的北京大学第十九届研究生支教团西藏分团的4名志愿者同学,来到北京大学可视化与可视分析实验室参观。志愿者中有一位是我们实验室的硕士生田敏同学。

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北京大学2017年校园开放日实验室成果演示

2017年5月20日是北京大学校园开放日,实验室安排了在可视化与可视分析方面的最新成果向公众演示,包括湍流可视化,交通数据、微博数据可视分析,伪基站数据可视分析等科研项目。此次开放日实验室接待的参观者包括来自中小学生及其家长等百余人。实验室成员陈思明,洪帆,张江,赖楚凡,叶唐陟,陈帅,李国政,刘强强,冯璐,张宇,施悦凝等多位同学参与了本次开放日演示工作,向参观者介绍相关的工作,并面对面解答参观者的各种问题。今年校园开放日,实验室增加了HoloLens沉浸式可视化等项目,让参观者亲自体验可视化的乐趣。可视化能将复杂的数据转换为更容易理解的方式传递给受众,本次活动,很好地向公众普及了可视化的最新进展,受到参观者的好评。

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