计算机网络信息中心参加ChinaVis2020大会4篇论文被会议接收并推荐期刊发表
10月31日-11月3日,计算机网络信息中心先进交互式技术与应用实验室(以下简称“交互式实验室”)主任单桂华带领实验室一行人参加了在西安举办的第七届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis2020)。单桂华受邀分别在大会“科学可视化”和“可视化科普”专题进行《超大规模粒子模拟的原位可视化》和《可视化技术赋能科学普及》的报告。大会收到有效投稿论文95篇,录用31篇。交互实验室共4篇论文被会议全文接收并推荐期刊发表:研究生程世宇的“Visual Analysis of Meteorological Satellite Data via Model-Agnostic Meta-Learning”、韩晓阳的“IVDAS: An Interactive Visual Design And Analysis System for Image Data Symmetry Detection of CNN Models”、陈恺心的“ConfVisExplorer: A Literature-based Visual Analysis System for Conference Comparison”被ChinaVis接收并推荐至SCI国际期刊《Journal of Visualization》,同时受邀作报告;余晓敏的“文献聚类结果可视分析方法研究”被ChinaVis接收并推荐至《计算机辅助设计与图形学学报》,并受邀作报告。
参会人员合影
单桂华在科学可视化专题和可视化科普专题分别进行了《超大规模粒子模拟的原位可视化》和《可视化技术赋能科学普及》的报告。其中《超大规模粒子模拟的原位可视化》以大规模宇宙结构数值模拟为例,分析了原位可视化的难点和挑战,进一步介绍了基于高斯混合模型的原位特征提取算法,并在特征数据和原始数据的天文属性和可视化效果分析上,证明了原位特征提取算法的有效性。《可视化技术赋能科学普及》以天文和地理领域的科普应用为例,探讨了如何充分利用可视化技术的优势,促进科学普及发展、提高全民素养、促进不同学科的相互了解和激发创新。
单桂华进行专题报告
程世宇在论文分会场进行了题为“Visual Analysis of Meteorological Satellite Data via Model-Agnostic Meta-Learning”的报告,介绍了为解决气象卫星数据较为稀疏的问题,采用元学习的方法,利用地面站数据训练和少量气象卫星数据的训练,建立能较好地预测全球气象数据的昼夜变化的数据生成模型。
程世宇进行论文报告
韩晓阳在论文分会场进行了“IVDAS: An Interactive Visual Design And Analysis System for Image Data Symmetry Detection of CNN Models”的报告,介绍了针对图像对称检测的交互可视化分析设计模型,通过带有处理内核的CNN模型解决了生物分子图像对称识别问题,同时解释和分析了不同网络模型的可行性原理。
韩晓阳进行论文报告
陈恺心在论文分会场进行了题为“ConfVisExplorer: A Literature-based Visual Analysis System for Conference Comparison”的报告,通过微软学术数据库MAG中可视化领域会议的论文数据,介绍了基于论文数据对会议进行比较,并提出会议橙子的全新隐喻来表示会议成熟度,设计了一个多视图可交互的可视化界面,帮助用户探索会议的结构和会议属性在上下文中的位置。
陈恺心进行论文报告
余敏槠在论文分会场进行了题为“文献聚类结果可视分析方法研究”的报告,介绍了针对文献数据聚类结果解释难评价难的问题,用可视分析方法从聚类结构、各类内容两大方面展示聚类结果,并提供交互使用户可以洞察影响聚类结果的原因、选择合适的算法及其组合并对结果做一定的优化。
余敏槠进行论文报告
通过此次参会,不仅参会人员获得了沟通学习和交流的机会,受益良多,同时也促进了中心在可视化领域的交流,提升了中心在可视化领域的影响力。(撰稿:韩晓阳)