
在日常生活的对话中,人们会提及他人不熟悉的主题内容。在Zoom等在线会议中,即时的字幕可以帮助人们理解他人所说的话语。在这些场景下,该工作提出使用视觉图像进行辅助传达信息。具体来说,该工作设计了一个基于在线会议平台的AI辅助插件 [1],在用户的对话交流中进行多种方式的视觉图像推荐。用户可以通过Visual Caption所推荐的视觉图像进一步阐明自身的观点和内容。
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继续阅读 »数据可视化在社交媒体、杂志和网站上无处不在,以直观、准确的方式表达复杂的数据。然而,创建有效和精致的可视化即使对于专业人员来说也是一件具有挑战性的任务。仅仅是在图表的布局方面,需要创作者重复多次调整布局的参数,才能得到满意的结果。这个不断试错的过程不具有系统性,而且非常耗时。已有的图表自动布局方法来自于图表制作工具,它们基于预定义规则自动生成布局,然而这种方法可能产生次优的结果。该工作由香港科技大学可视化实验室和微软亚洲研究院合作完成, 提出了一种通过学习用户偏好实现图表布局自动推荐的方法。
继续阅读 »ACM CHI国际学术会议(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)是人机交互领域的最高学术会议(CCF-A会议)。北京大学可视化与可视分析实验室袁晓如团队的两项研究成果《Automatic Annotation Synchronizing with Textual Description for Visualization》与《GoTree: A Grammar of Tree Visualizations》被ACM CHI 2020收录为长文。2020年ACM CHI共收到会议论文投稿3126篇,收录760篇,录取率为24.3%。会议原定2020年4月25-30日在美国夏威夷举办。由于疫情影响,会议取消现场活动,论文将按照原定计划4月25日ACM在线图书馆上线发布。
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