作者存档: Siming Chen

西安电子科技大学与西北大学师生参访北大可视化与可视分析实验室

2016年12月5-6日,来自西安电子科技大学与西北大学的两位老师协同四位研究生同学参观访问了北京大学可视化与可视分析实验室。来访的师生都参与了北京大学机器感知与智能重点实验室的可视化方面开放课题的合作。 继续阅读 »

booc.io: An Education System with Hierarchical Concept Maps and Dynamic Non-linear Learning Plans 支持概念地图与动态非线性学习计划可视化的在线教育系统

对于在线教育现在大家都越来越熟悉了,与传统的教育相比它有一些优势,包括可以更加快速利用丰富的互联网资源进行授课与学习、可以支持远程教育让更多人收益,更理想地来说它最终要达到每个人个性化的学习。今天我们介绍的这篇文章[1]来自哈佛大学,描述了他们用了快2年的时间,和教育专家一起构建出一个在线教育系统 – 它支持正常的在线教育的功能,更加有特色的是,它融合了可视化的元素,将课程学习中的概念依据他们的层次结构关系构造出了概念地图,并且为每个学习者根据它的学习情况将课程的依赖关系进行展现,让他们拥有个性化的学习计划,而传统的在线教育网站或者可视化系统很难同时做到这几点。下表进行了他们提出的系统booc.io和以前一些系统的对比。

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ISVAC 2016国际学术研讨会在北京大学成功召开

2016年11月17日,可视分析与传播国际研讨会International Symposium on Visual Analytics and Communication (ISVAC 2016) 在北大英杰国际交流中心成功举办 。近年来,在国内外大数据技术与需求急速发展,新方法不断涌现的背景下,北京大学机器感知与智能教育部重点实验室,会同Elsevier出版社、北京图象图形学会、北京市虚拟仿真与可视化工程研究中心、中国计算机学会人机交互专委会等组织,邀请了来自美国、澳大利亚、台湾和国内大陆等海内外10余名可视化与可视分析、人机交互、虚拟现实方面的专家汇聚一堂,共同探讨领域的交叉前沿成果和新的研究方向。

ISVAC 2016会议现场

ISVAC 2016会议现场

本次会议的日程设计充实体现了多个领域的交叉碰撞,一共包括虚拟现实与交互技术、可视化与交互感知、信息设计与设计思维以及机器学习与可视分析的结合等四个主题。不同学科思维的碰撞,让许多参会者耳目一新。

虚拟现实、增强现实与交互技术

来自澳大利亚塔斯马尼亚大学人机交互实验室的主任Henry Duh教授介绍了增强现实环境下的交互和可视化。Duh教授借用科幻电影情节对增强现实环境下的交互场景进行前瞻,让在场观众充分感受到未来增强现实交互技术的广阔发展前景。来自HTC Creative Lab的Yihsiu Chen博士的演讲介绍了工业界的领跑者的观点,他阐述了利用虚拟现实和交互设计的前沿技术认识世界的方法,以及如何帮助用户激发他们的“Superpower”,从而释放更为广阔的想象力。

Henry Duh教授在作报告

Henry Duh教授在作报告

袁晓如研究员(左一)和周秉锋研究员(右一)为Dr.Yihsiu Chen(中)颁发荣誉证书

袁晓如研究员(左)和session主席周秉锋研究员(右)为Yihsiu Chen博士(中)颁发荣誉证书

可视化、交互与感知

在这一环节中,是来自塔斯马尼亚大学的Tony Huang博士报告的主要内容是曲线对于图阅读过程中的影响结果。长久以来,人们认为曲线可以增加可视化作品的可读性和美观性,这个报告基于实际用户研究,展示了在直线图中存在交叉时,曲线能够较好地替代直线,同时也在回答问题中提出,在实验中的影响因素是多方面的。浙大陈为教授的报告题目是Visual Analysis and AI 2.0,以自身团队参与的多个可视化工作为例,生动地介绍了在新一代人工智能背景下的可视化新发展。陈为教授的介绍包括云计算中集群运行状态监测的可视化、工业4.0中传感器时变大数据可视化、城市交通的语义查询以及时空探索可视分析。

Tony Huang博士在作报告

Tony Huang博士在作报告

 陈为教授在讲解研究结果

陈为教授在作报告

袁晓如研究员作了题为Visualization for Everyone的报告,阐述了可视化对于大数据平民化的重要意义,如何让普通人更好对数据进行可视化,并向听众展示了大量生动有趣的案例。他从历史讲起,探讨可视化的十年前与今天相比,用户所具有的能力、平台与数据以及对可视化的认知都不相同。现在大数据时代,可视化不仅仅面对的是专家与分析人员,更是一座架起普通大众与数据之间的桥梁。现在许多非编程人员有数据,有探索数据的需求,而如何给他们提供一个所见即所得的可视化平台,快速将可视化运用于他们的数据,并得出结论,这是一个值得研究且有大量实际需求的问题。

袁晓如研究员在介绍ChinaVis会议

袁晓如研究员在报告后介绍ChinaVis会议

信息设计 

本次会议的特点是同时邀请了多位在交互设计方面的专家。下午会议的首个环节是信息设计,讲者的话题极具思维启发性和艺术性。来自台湾国立成功大学的曾元琦教授从人的社会性与人和环境相互作用两个角度,阐述了人机交互中如何去更好地设计人与环境的交互方法。同济大学的王建民教授从驾驶者的行为分析出发和大家了探讨了人机接口的设计,他以汽车人机交互设计为例,特别指出好的设计并非越多越好。北京科技大学的覃京燕教授从设计角度出发,阐述了她在实践中总结出的对与数据理解、分析、感知、交互的诸多理念,结合自身的诸多思考,带给听众极大的启发。

曾元琦教授在作报告

曾元琦教授在作报告

王建民教授在作报告

王建民教授在作报告

覃京燕教授在作报告

覃京燕教授在作报告

机器学习与可视化的结合

在这一环节中,由来自清华大学的刘世霞教授、天津大学的张加万教授、澳大利亚悉尼科技大学的梁婕博士与中科院田丰研究员为我们进行演讲。刘世霞教授的报告从我们熟悉的AlphaGo引入人工智能,并介绍了她的团队在2016被TVCG期刊收录的工作,讲解如何利用可视化方法帮助分析理解深度卷积神经网络技术。张加万教授从文化遗产保护、城市大数据分析两个应用实例,讲解了可视化如何与图像识别、数据挖掘技术相结合,在生产、生活中发挥实际重大作用。梁婕博士介绍了可视分析如何帮助我们做决策,从决定去哪旅游到国家层面的水利建设,可视分析扮演着重要的角色。田丰研究员介绍了笔尖上的人机交互技术,他们的工作以笔为中心,赋予握笔方向不同的含义,使一支笔具有了更多的功能。通过对手写笔记的检测,可以快速构建结构化的电子笔记。他们对基于笔的交互研究帮助了贫困地区儿童书写汉字。

张加万教授在作报告

张加万教授在作报告

刘世霞教授在作报告

刘世霞教授在作报告

梁婕博士讲解城市交通可视化案例

梁婕博士讲解城市交通可视化案例

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田丰研究员在作报告

最后一个panel邀请了所有的在场所有演讲嘉宾参与,所有会议参与者均可以任意提问讨论,氛围十分热烈。田丰研究员先向刘世霞教授提出了一个机器学习与可视化相结合的问题,探讨了机器学习中的算法与可视化结合的难点与挑战,以及机器学习中每个步骤可视化参与扮演的角色是什么。刘世霞教授就自己的亲身经历和体会进行了回答,她提出由于不同领域科学家的思维差异,这二者结合的确需要长时间的磨合与讨论,但过程中肯定可以通过可视化手段解决很多问题,基本思想就是去打开机器学习的这个黑盒子。紧接着,他们又对可视化与人机交互的结合提出了自己的看法,刘世霞教授提出,可视化中使用的交互方法仅是人机交互领域中的一部分,但二者的交集对于可视化领域同样有着重大作用。接着,袁晓如研究员对未来可视化与多领域多学科的融合进行了一些预测和展望,例如他讨论到,十年前我们看虚拟现实和增强现实,虽然可视化在有些地方和它们总是一起提起,但AR与VR其实是很难和可视化结合起来,因为它的硬件设备太贵了,无法普及使用,然而我们看到了增强现实的设备已经是平民化了,有了可以交融的基础,并且出现了许多应用场景,让虚拟现实、增强现实与可视化有了更多的结合可能。

会议结束后,讲者们与多位参会学者合照

会议结束后,讲者们与多位参会学者合照

总结来说,这次的ISVAC 2016会议作为可视化,人机交互,虚拟现实,机器学习等诸多当下热门领域前沿思维的碰撞,不仅是在总结和汇报高水平高质量的相关工作,更是希望能从交叉领域的角度对参会的学者,学生予以创新性启发,加强这几个领域内的学术沟通与交流,创造自由活跃的学术氛围。从结果来看,整场会议可谓举办得非常成功。2017年的ChinaVis将在青岛举办,期待届时也将有同样出色的研究成果,以及同样热切的学术交流!

 

 

特征与序列:交互式基于网页访问日志数据对相似用户行为的分析 Patterns and Sequences: Interactive Exploration of Clickstreams to Understand Common Visitor Paths

序列数据(Sequence Data),在日常生活中十分经常见到。大规模的序列数据,其中蕴含了人群行为的规律、特征以及异常行为。因此分析人员十分重视对序列数据的分析。本次介绍的论文是针对网站点击序列的分析,这是一类典型的序列,如下图所示,其数据包含了一系列的事件,每个事件包含了时间、用户以及具体的行为。

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实验室博士生陈思明在第九届R语言大会可视分析分会场演讲

2016年5月28日,北京大学可视化与可视分析实验室博士生陈思明受邀参加在中国人民大学举办的第九届R语言大会,在可视分析分会场做了关于“微博轨迹可视化”的演讲。报告介绍了实验室关于社交媒体可视分析的工作,从每个人的“微博足迹故事”出发,对单个人与人群的移动轨迹进行深入的可视分析。在场观众纷纷踊跃提问,现场与会后讨论交流热烈。本次可视分析分会场还有来自Tableau等公司可视化团队负责人以及利用R语言进行可视分析的学者。 继续阅读 »

塔斯马尼亚大学人机交互技术实验室主任Henry Duh教授访问北京大学可视化实验室

2016年5月18日,来自澳大利亚的塔斯马尼亚大学人机交互技术实验室(HIT, Human Interface Technology Laboratory Australia)主任Henry Duh教授访问北京大学,参观了北大可视化与可视分析实验室的多项演示,并与实验室负责人袁晓如研究员进行了深入的学术讨论。Henry Duh教授是资深的人机交互领域的专家,在相关领域发表了100多篇国际论文,并出版了多项专著。曾获得多项人机交互的成就(例如Asian Human-Computer Interaction Heroes in ACM CHI2015)。

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英国帝国理工学院郭毅可教授访问北京大学可视化实验室

2015年12月8日,英国帝国理工学院(Imperial College London)郭毅可教授访问北京大学,并作了题为《Big Data for Better Science》的学术报告。郭毅可教授是帝国理工学院数据科学研究所(Data ScienceInstitute)的创始人,计算机系教授。

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对于稀疏采样的带有地理标签的社交媒体数据的交互式可视分析与探索 – Interactive Visual Discovering of Movement Patterns from Sparsely Sampled Geo-tagged Social Media Data

‘社交媒体’这个词现大家并不陌生,每天成千上万的人在使用着微博之类的社交媒体软件,各种新闻、心情、信息等都在网络上传播。随着智能手机的普及,发送带有GPS定位的微博数据变得更为容易,大量的带有地理标签的微博被发送、传播。它提供了一个丰富、广阔的可探索的信息空间 — 这对于以前以用户调研(Survey)为主要研究手段的人群移动研究,提供了一个前所未有的空间。今天我们就北京大学可视化与可视分析研究组在今年可视化顶级会议IEEE VIS 2015 发表的一篇可视分析方面的文章进行详细介绍 [1]。

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时间轴制造器:基于非结构化文本数据的可交互时间轴提取系统(TimeLineCurator: Interactive Authoring of Visual Timelines from Unstructured Text)

时间轴大家都很熟悉了,用来表示不同事件在不同时间上的分布,可以让人清晰地理解事件发展的时间脉络。但是传统的时间轴可视化往往需要结构化的数据,假如一个做数据新闻的记者需要做一个时间轴的可视化,他会需要很长的时间来从非结构化的文本中,逐字逐句地‘复制、粘帖并整理’各个事件,将其做成结构化的包括时间(时间点、时间段)、事件描述、摘要等这样的数据。整个过程十分耗时。

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Rationale Visualization for Safety and Security – 用于安全监测的逻辑推理可视化

对于安全监测领域,一切重要的对象,包括人、物品、船只、交易记录等,都是时刻地被记录与监测着。他们需要监测这些对象的最新动态,并且判断出哪些对象处于异常状态。然而通常的数据挖掘方法与模型,会根据你的输入,直接给出一个输出,例如,这个人有75%的可能性有某种异常违法行为。然而这种方法并不能让分析人员了解,为什么?是哪些原因让算法做出了这样的判断?但这里传统的算法只能依靠分析人员进行推测了。

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