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IEEE PacificVis 2021 时序和时空数据专题(Temporal and Spatio-Temporal Data)

IEEE PacificVis 2021 时序和时空数据专题(Temporal and Spatio-Temporal Data)共报告四个工作,分别是可视化时间不确定性的分类、时间相关的二维标量场集合分析、动静混合的多维时序数据分析以及集合数据的时空趋势可视分析。

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IEEE PacificVis 2021 机器学习和自动可视化专题(Machine Learning and Automated Visualization)

IEEE PacificVis 2021 机器学习和自动可视化专题(Machine Learning and Automated Visualization)以及可视化遇到AI专题(Visualization Meets AI)共报告五个工作,分别是关于将机器学习运用到图布局偏好预测、自动可视化问答、单元可视化的滚动叙述生成、基于图标检测训练对信息图进行解析和总结,以及使用文档嵌入和降维展示主题演变。其中,来自北京大学可视化与可视分析实验室的自动可视化工作ADVISor的具体介绍在http://vis.pku.edu.cn/blog/advisor/

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IEEE PacificVis 2021 视觉感知和评估专题(Visual Perception & Evaluation)

IEEE PacificVis 2021 视觉感知和评估专题(Visual Perception & Evaluation)共报告三个工作,分别是关于城市数据可视化、动态网络用户研究以及集合可视化的可读性评估。

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IEEE PacificVis 2021 开幕式

IEEE PacificVis 2021 会议于4月19日正式召开。PacificVis是由IEEE主办的国际可视化会议,从2008年至今已举办十四届。本届会议原定于中国天津召开,但是由于疫情改为线上举办。会议的开幕式和主题演讲以直播的方式呈现,技术论文的演讲则以预录制的方式进行。本届大会主席,来自天津大学的张加万教授介绍了会议的基本情况。会议吸引了来自15个国家的280名参会者注册。

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IEEE PacificVis 2021 主题报告Ⅰ

IEEE PacificVis 2021 的第一个主题报告的题目是《COVID-19疫情期间的可视化(Visualizations during the COVID-19 Pandemic)》,报告的嘉宾是来自北京大学的袁晓如研究员。袁晓如博士是北京大学信息科学与技术学院研究员,博士生导师,机器感知与智能教育部重点实验室副主任,大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。新型冠状病毒肺炎疫情在2019年底爆发,并迅速在全球范围内传播,使得其与每个人的生活都息息相关。在这期间产生了大量的数据,而可视化则可以非常有效的将信息传递给大众,并帮助相关人员进行决策。本次主题报告基于此背景,介绍了与COVID-19相关的可视化工作,其中包括两部分:COVID-19数据收集和可视化设计,以及全球范围的COVID-19可视化的协作收集和分析。

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