月度存档: 五月 2021

北京大学可视化与可视分析实验室开放日,来了!

为了积极响应《科技部 中央宣传部 中国科协关于举办2021年全国科技活动周的通知》的号召,庆祝建党100周年,推动科技创新成果和科学普及活动惠及于民,北京大学可视化与可视分析实验室将于5月28日(星期五)下午2:00 — 4:00在北京大学理科二号楼2104、2305、2306举办开放日活动。

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可视化看中国

赫赫中华,光被遐荒。越数千年,雄立东方。过去的几十年间,古老的中国在历经百年低谷之后的复兴中迸发出惊人的力量。中国社会在文化、经济、科技、环境等方面发生了巨大的变化。回顾过去,“沧海桑田”,“翻天覆地”这样的文字已经不足以描述这一波澜壮阔而悠长的历史。幸运的是我们可以超越模糊的文字概念,借助可视化科技的力量,看到这片热土上已经或正在发生的奇迹。

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Bio+Med+Vis Spring School Day 5

2021年5月21日,生物医学可视化春季学校的第五天,也是最后一天,的主要内容有生物医学中的AR与VR、P4医学中的可视分析、医学可视化评估实践、在低维嵌入中对模式与关系的可视化探索、可视化与医学成像AI、BioVis在临床和公共卫生实践中的应用、关键领域的AI可视化以及第一届Bio+Med+Vis春季学校的圆桌讨论与闭幕式

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Bio+Med+Vis Spring School Day 4

2021年5月20日,生物医学可视化春季学校的第四天的主要内容有生物医学时变数据可视化、有氧呼吸过程模拟和动画、视觉传达设计考虑的因素、优秀博士生养成经验分享、网络可视化和数据可视化的色彩基础。

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Bio+Med+Vis Spring School Day 3

2021年5月19日,生物和医学可视化春季学校Bio+Med+Vis第三天,来自林克平大学的Ingrid Hotz教授,印度科学研究所的Vijay Natarajan教授,犹他大学的Alex Lex教授,卑尔根大学和霍克兰德大学附属医院的Noeska Smit副教授,马格德堡大学的Gabriel Mistelbauer研究员讲授相关内容。

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Bio+Med+Vis Spring School Day 2

2021年5月18日,生物和医学可视化春季学校Bio+Med+Vis第二天,来自卑尔根大学的Helwig Hauser教授和Stefan Bruckner教授,德国图宾根大学的Michael Krone教授,哈佛大学的Johanna Beyer研究员,nanographics公司联合创始人和首席技术官Peter Mindek,Kitware公司联合创始人Will Schroeder博士以及加拿大不列颠哥伦比亚省癌症中心迈克尔-史密斯基因组科学中心的Martin Krzywinski讲授相关内容。

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Bio+Med+Vis Spring School Day 1

第一届生物和医学可视化春季学校Bio+Med+Vis于2021年5月17日至21日以线上方式举行。开幕式上,八位组织委员会成员分别做了自我介绍。他们是来自哈佛大学的助理研究员Johanna Beyer、来自马萨里克大学的助理教授Jan Byška、来自林克平大学的Ingrid Hotz教授、来自马萨里克大学的Barbora Kozlíková副教授、来自维也纳大学的Torsten Möller教授、维也纳理工大学和格罗宁根大学的Renata Raidou、来自卑尔根大学和霍克兰德大学附属医院的Noeska Smit副教授以及来自维也纳理工大学的博士后Hsiang-Yun Wu。

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IEEE PacificVis 2021 可视分析专题(Visual Analytics)

IEEE PacificVis 2021可视分析专题(Visual Analytics)共报告五个工作,分别是对于校园学生打卡数据(Campus Cards Data)、提升树模型(Tree Boosting Models)演变过程、异构多维机器维护数据、关键词关系、乒乓球比赛数据进行分析。

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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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