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2019年感恩节暖冬活动

2019年11月28日,四川大学视觉计算实验室开展了以“心存感恩,温暖他人”为主题的暖冬活动。参与成员包括17级、18级、19级、20级、21级的小伙伴以及朱敏老师。 “感恩”之心,就是对世间所有人所有事物给予自己的帮助表示感激,铭记在心。在小伙伴们的共同努力下准备了这次感恩节活动,流程包括“感恩告白”,“互送礼物”等环节。 “感恩告白”活动中,每个小伙伴和朱敏老师都先后进行了感恩告白,说出自己最想感谢的人和事。大家都体会到了满满的感动与喜悦。接下来是最激动人心的“互送礼物” »

ChinaVis 2019-day3

7月23日,ChinaVis2019各会议与研讨紧锣密鼓的展开,众多可视化领域的专家、学者给我们带来了精彩的分享。 可视化理论 该专题由山东大学的汪云海老师主持,包括“最优传输理论及其在可视化中的应用”、“模式驱动的高维数据可视分析”、“大规模时序散点的可视化方法”、“Knowledge Transfer in Visual Analytics”和“自动可视化”相关问题研究。 由重庆邮电大学秦红星教授带来的“最优传输理论及其在可视化中的应用”,他先讲解了最优传输理论以及其经典应用,包括熵正则化最优传输问题、骨架提取等,该理论与可视化的结合能有效减少多类散点图中的视觉遮挡。 图1 秦红星教授在讲解最优传输理论及其在可视化中的应用 »

2019浙江大学可视化暑期学校-第九天

课程: 高维数据可视化 讲师: 曹楠 讲师简介: 同济大学教授。主要研究方向是大数据分析及可视化,研究成果涵盖了数据可视化、数据挖掘、机器学习、及人机交互多个技术层面,并被广泛应用。 课程简介: 高维数据泛指高维和多变量数据,高维指多个相互独立的维度,而多变量指相互潜在关联的多个变量。这里介绍高维数据可视化方法,不区分这两种差异,统一采用属性代表独立空间的维度和多维度数据中的变量。本次课程将从数据变换,数据呈现和数据交互三个角度介绍高维数据可视化方法。 图1 曹楠教授 一、数据降维 数据降维就是用线性或非线性的方法将高维数据投影到低维空间的同时尽可能的保证信息不损失或尽可能小的损失。 »

2019浙江大学可视化暑期学校-第八天

课程: 地理数据可视化与城市数据可视分析 讲师: 巫英才 讲师简介: 浙江大学百人计划研究员、博士生导师,入选国家青年千人计划。近期聚焦于城市大数据、体育大数据和社交媒体大数据的可视分析研究。 课程简介: 主要介绍了地理数据的可视化方法和常用的地理信息数据集,此外还介绍了城市大数据的可视化方法。 1. 地理数据可视化 图1 地理数据可视化总览 地理数据即用来描述对象位置的数据。主要使用的可视化方法为地图投影、点数据可视化、线数据可视化和区域数据可视化。 1.1 地图投影 地图投影分为等角度投影、等面积投影和等距离投影。 »

2019浙江大学可视化暑期学校-第六天

课程:文本与文档可视化 讲师:傅四维 讲师简介:之江实验室副研究员,博士毕业于香港科技大学。研究兴趣为文本可视化,人工智能辅助可视分析。 课程简介:文本信息无处不在,譬如,邮件、新闻、工作报告等等都是日常处理的信息。面对文本信息的爆炸式增长和日益加快的工作节奏,通过人工阅读大量文字来获取信息暗藏着的信息理解速度滞后的问题。利用可视化增强人类对文本和文档的理解正是在这样的背景下应运而生。文本可视化应用范围广泛;便签云技术已是诸多网站展示其关键词的常用技术;信息文本图是美国纽约时报等各大纸媒辅助用户理解新闻内容等必备方法。文本可视化还与其他领域结合,如信息检索技术,可视地表达信息检索过程、传达信息检索结果。 1. »

2019浙江大学可视化暑期学校-第五天

课程:树图与网络可视化 讲师:周志光 讲师简介:浙江财经大学副教授,软件工程系主任,浙江省高校青年英才计划获得者。毕业于浙江大学CAD&CG国家重点实验室,主要研究方向为数据可视化、可视分析、经济数据分析与挖掘等。 课程简介:本课程主要介绍了层次结构数据和网络数据的可视化方法并比较其优势和缺点,结合周老师自身参与的项目实例介绍了可视化开发设计的常用方法。此外,还介绍了可视化设计中的一些工具软件。 图1 本次课程内容概要 1. 层次数据可视化 (1)层次数据的定义:即侧重于对象之间的层次关系的数据。 »