ChinaVis 2019-day1

第六届中国可视化与可视分析大会(ChinaVis 2019)于2019年7月21日 - 24日在成都举行。本次大会内容包括特邀报告、论文报告、海报、展览、及专题研讨。大会邀请国内外可视化领域知名专家就相关研究与应用的最新进展作大会报告,介绍发展动态,开拓研究思路。
7月21日上午在成都梦之龙大酒店分别进行了城市级数据可视化应用搭建、中日可视化论坛内容。
1.城市级数据可视化应用搭建
DataV团队从2010年开始在可视化应用领域进行探索,完成了从初具雏形到成熟产品的过程,DataV旨在让更多非专业的人士也能对完成对数据的可视化和探索,本次会议上,DataV团队着重介绍了DataV在城市级数据可视化中所作的一系列工作。
在节点编程方面,DataV团队给出了一整套节点编程的方案,可以让开发团队利用DataV快速有效地进行城市数据可视化产品地开发,分为节点组织,流程控制,界面设计等过程,在短时间内能够完成可视化方案的开发工作。
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图1:从草图到图表实例

另外,团队还介绍了一种利用深度学习将不同的图表进行分类,提取特征,从而实现利用简单的手绘草图可以直接生成相应风格的图表和布局的产品,令人耳目一新。

2.中日可视化论坛
首先由来自京都大学的koji koyamada介绍了他在多层高维数据可视化上的研究工作,包括3D可视化、仿真建模、数据分类等研究领域,详细阐述了在各个领域的基本研究方法。
来自御茶水女子大学Takayuki Itoh的主要研究领域是可视分析,根据不同的数据形式进行了不同方向的研究,比如在大型网络中应用数据分类映射,进行了文献引用网络与作者合作网络的联合分析;在音频数据方面,利用的声音的数据对数据的采集和变化进行了可视分析工作。
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图2:Takayuki Itoh教授介绍网络分析

来自庆应大学的Iseei Fujishiro教授介绍了他近年来大规模数据可视化、虚拟现实、可视分析等领域的研究状况。其中aflak是一种新颖的管理大规模天文数据的可视分析系统,Tiled display是对大规模的数据进行细节展示和分析,pbvr还对超级计算机的运算和数据进行了VR可视化,让用户可以在更多维度上对大规模的数据进行探索。
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图3:kenji ono 教授

来自九州大学的kenji ono作了有关如何对数据下的方程进行可视化的专题报告,以科学可视化为例,展示了如何从海量的数据里发现关联和方程,并将其可视化的方法。

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图4:朱敏教授在主持城市时空大数据可视化会场
7月21日下午,四川大学朱敏教授在黄浦厅主持城市时空大数据可视化会场论坛,朱敏教授首先对时空大数据可视化进行讲解,在对各位老师的介绍后,进入各个讲者的具体讨论环节。

3.城市时空大数据可视化
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图5:夏佳志教授在讲解城市时空大数据可视化
来自中南大学的夏佳志教授讲解了城市时空大数据可视化的基本框架,并基于可视化案例和可视化的关键技术总结了该领域的学术研究成果,同时提出可视化设计在存储和检索方面目前面临的挑战,提出面向可视化需求的数据库设计和基于通用数据库的可视化方法的研究方向。 最后,夏佳志教授提到城市时空大数据分析的关键技术: 1、 时空事件/模式的高效分析模型. 2、 多维异构时空数据的高效可视表达。 3、 面向时空模式的多视图关联分析。

4.大规模时空数据索引与可视化查询
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图6:李杰教授在讲解大规模时空数据索引与可视化查询
来自天津大学的李杰教授从为什么需要可视化索引,什么是可视化索引和怎么实现可视化索引三个方面讲解。李杰教授具体从支持更细化的查询粒度,并行输出大量视觉特征,容纳各种信息类别,在多个维度进行链接查询四个角度对可视化索引进行定义和详细讲解,最后李杰教授从两个方向基于结构的索引方法和基于学习索引的方法,并引用了浙江大学陈为老师的RSATree的方法作为样例进行讲解。

5.地理信息可视化
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图7:周志光教授在讲解地理信息可视化
来自浙江财经大学的周志光教授,从地理信息数据的特征和地理信息的发展总结了可视化流程以及目前面临的挑战。周教授讲解综合了多个可视化经典案例和自己的研究成果,详细阐述了大规模时空数据可视化简化表达,自适应蓝噪声采样等多个方法和技术。

6.城市移动数据可视化设计方法
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图8:曾伟教授在讲解城市移动数据可视化设计方法
来自中国科学院深圳先进技术研究院从城市移动数据的角度讲解了对城市移动数据的数据、存储以及可视化展示的方法。曾教授提出对移动数据可视化的模型,1、任务标识;2、数据转换;3、视觉映射和布局;4、用户交互;5、评价;同时总结了对移动数据可视化处理的方法,例如flow map、edge bunding、 map matching等等。
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