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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 »

IEEE Pacific Visualization 2015 Day 3

今天是 Pacific Visualization 正式会议的第二天,王飞跃教授做了主题演讲,此后有 3 个 full paper session 、 poster session 以及 banquet。

Keynote 是王飞跃教授做的演讲,题目为 Visualization and Knowledge Automation: Enterprise 5.0 and Parallel Evolution,这篇论文主要内容是论述可视化对于平行虚拟现实改革的推动作用,所谓平行就是指 ACP 的平行理念,也就是人工社会(Artificial Societies)+ 计算实验(Computational Experiments)+ 平行执行(Parallel Execution)。从本质上来讲,ACP 的平行理念的 核心就是把复杂性与智能化系统“虚”的和“软”的部分建立起来,通过可以定量实施的计算化、实时化,使之“硬化”,真正用于解决实际的问题。而所谓的大数据和云计算以及物联网正是支撑 ACP 方法的核心技术。可视化方法也将成为支撑 ACP 并大力推动平行虚拟现实改革的重要方法和工具。 继续阅读 »

IEEE Pacific Visualization 2015 Day 2

今天是会议正式议程第一天,包括了开幕式、 主题报告(Keynote)、2 个 full paper session 以及 3 个 notes session。

Keynote 讲者是来自 Linköping University 的 Anders Ynnerman 教授,他的报告题目为《抽丝剥茧——从火星陨石到木乃伊》(Inside Information – From Martian Meteorites to Mummies)。 继续阅读 »

IEEE Pacific Visualization 2015 Day 1

可视化三大风云际会之一IEEE PacificVis, 时隔六年再次来到中国(上一次是2009年在北京举办),于今年4月14-17日于杭州浙江大学紫金港校区举行,今天一早北大可视化小组一行20名参会代表来到了位于蒙民伟楼的报告厅。正式会议开始的前一天是IEEE PacificVis VAST研讨会,邀请来自世界各地的可视分析研究者作专题报告。 继续阅读 »

2015年大数据发展趋势预测之可视化

2014 年12 月13日,CCF 大数据专家委员会在中国大数据技术大会上发布了《2015 大数据十大发展趋势预测报告》。在 2015年大数据十大发展趋势预测中,“可视化与可视分析新方法被广泛引入,大幅度提高大数据分析效能”名列其中。

报告提到可视化与可视分析的研究发展迅速,国内专门从事可视化的研究人员将迅速上升。在可视化研究的数据对象从传统的单一数据来源扩展到多来源、多维度、多尺度的同时,用户也从专家扩展到广泛的非特定群体,研究则更强调方法的可扩展性和开发的简捷性。革命性的新方法和原有普遍适用的可视化技术和工具、面向领域和大众的可视化工具库,以及协同与众包的可视分析方式将被更广泛地引入到各种综合分析工具和平台上,以大幅度提升各类大数据分析的易用性和有效性。

通过相关时间属性聚类支持动态网络的可视分析 (Supporting the Visual Analysis of Dynamic Networks by Clustering associated Temporal Attributes)

在之前的文章中我们介绍了一个混合了多种动态图展示技术的原型设计DiffAni,这个原型侧重于探索动态图的拓扑结构变化,无法检测和分析途中各节点或边的属性值变化。在此文中我们将介绍一个关注动态网络中节点和边的属性变化趋势的可视分析系统,该系统通过在时间维度上对节点或边的属性进行聚类,将原始的图数据划分成多个聚类,把每个聚类当作节点可以构造出一个超图(super-graph),超图可以对图中不同属性具有相同行为的节点或边的群组提供很好的全局视图,与此同时该系统还提供了一些具体的交互来探索和改善聚类结果,进一步指导用户分析动态网络。

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2013年第四届可视化研讨会在北京大学成功召开

由北京大学机器感知与智能教育部重点实验室主办,中科院软件所、北京大学科学计算与工程中心、中国计算机学会CAD&CG专业委员会、高性能专业委员会、北京市虚拟仿真与可视化工程技术研究中心等单位共同协办的《2013年第四届可视化研讨会》(会议网址:http://vis.pku.edu.cn/visworkshop13/)于2013年7月12日至13日在北京大学中关新园召开。这是自2008年首次举办以来的第四届研讨会,五百多位可视化专家、学生、领域应用专家参加了此次会议,这也是国内最大规模的可视化会议。

研讨会会场

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可视化与公共事件

ç是通过图形与交互的方式表达、诠释数据。能够以更加直观的方式,提供对数据内涵的理解,同时通过互动的方式提供更加方便的数据分析手段。除了面向专家的可视化系统,可视化还有一个很重要的用途就是针对社会大众的信息传播和解释作用。我们已经看到有很多的流传甚广的可视化案例,其结果无论受众的教育背景,都能够被很方便地理解。对于一些公共事件,例如地震、传染病等,数据在短时间蜂拥而来,公众面对大量的信息迫切需要一个简介方便的途径来了解事件的发展。动态的可视化就提供了这样一种途径,方便民众了解事态的发展。最近针对国内禽流感H7N9病例,雅安地震,北京空气质量等大众关系的事件北京大学可视化与可视分析研究组做了一系列的可视化。后面我们还将专门撰文解释。

1. 北京空气质量可视化 http://vis.pku.edu.cn/bjairvis/
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