2020

A 7-post collection

CCF走进高校——厦门大学

本次报告由三位知名学者汇报,他们的报告分别是: 1)浙江大学,陈为教授:可视化与人工智能的融合; 2)清华大学,刘永进教授:非真实感绘制中的图像风格化; 3)中国科学技术大学,刘利刚教授:生活中的计算机图形学技术。 1 报告一 汇报人: 陈为 报告题目: 可视化与人工智能的融合 汇报人简介: 浙江大学教授,博导,计算机学院副院长,CAD& »

2020浙江大学可视化暑期学校-第九天

课程: 科学数据可视化 讲师: 陶钧 讲师简介: 中山大学数据科学与计算机学院、国家超级计算广州中心副教授。于2015年获得密歇根理工大学计算机科学专业博士学位,2015年至2018年于圣母大学计算机科学与工程系任博士后研究员。其主要研究方向包括:科学可视化,尤其是信息论、优化方法和交互探索方法在流场可视化方面的应用;以及对时序数据和网络的可视分析和探索。 课程简介: 本次课程分别从标量场可视化和矢量场可视化方面介绍了科学数据可视化。 引入 科学数据可视化(SciVis): 科学数据可视化是研究科学现象可视化的跨学科分支,包括通过可视化手段解释科学定义,验证科学猜想等。 图1 什么是科学数据可视化 课程设置: 1) »

2020浙江大学可视化暑期学校-第五天

课程: 高维数据可视化 讲师: 巫英才 讲师简介: 浙江大学计算机科学与技术学院CAD&CG国家重点实验室百人计划研究员、博士生导师,目前担任浙江大学计算机科学与技术学院院长助理和CAD&CG国家重点实验室主任助理,并担任中国图象图形学学会人机交互专委会副主任。主要研究方向是信息可视化、可视分析和人机交互,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: 本次课程首先介绍了数据维度概念以及常见的低维数据可视化方法,然后从数据变换、数据呈现以及数据交互等三个方面分类介绍了高维数据可视化方法。 课程大纲: Data Dimension 1-D 2-D »

2020浙江大学可视化暑期学校-第四天

课程: 时间数据可视化 讲师: 陈为 讲师简介: 浙江大学计算机学院CAD&CG国家重点实验室教授,博士生导师,国家优秀青年基金获得者,十三五国家重点研发专项“云计算与大数据”总体组、指南组专家,浙江大学计算机学院副院长。主要研究方向为可视分析、信息可视化、大数据分析、人机混合智能。 课程简介: 本次课程主要介绍了时间数据的可视化,从带有时间属性的数据怎么做可视化、既有时间属性又有空间属性的数据怎么做可视化、流数据可视化、设计的基本原则几个方面进行了介绍。 图1 »

2020浙江大学可视化暑期学校-第三天

课程: 可视化设计、变换与编码 讲师: 陈晴 讲师简介: 同济大学设计创意学院助理教授,曾任法国国家信息与自动化研究所博士后研究员,香港科技大学博士,研究方向包括信息可视化、大数据分析、在线教育、智慧医疗及智能设计,国际著名学术会议IEEE VIS学术委员会成员及分会主席。 课程简介: 本次课程主要介绍了可视化编码与变换,其中可视化编码旨在选取合适的标记与视觉通道以精准地表现出不同的属性,而可视化变换旨在合理地处理数据以更好地表达与获取用户所需的信息。 引入 人的感知流程: 如图1所示,人的感知流程由三个步骤组成。step1,感知视觉信号;step2, »

2020浙江大学可视化暑期学校-第二天

课程: 感知与认知 讲师: 巫英才 讲师简介: 浙江大学计算机科学与技术学院CAD&CG国家重点实验室百人计划研究员、博士生导师,目前担任浙江大学计算机科学与技术学院院长助理和CAD&CG国家重点实验室主任助理,并担任中国图象图形学学会人机交互专委会副主任。主要研究方向是信息可视化、可视分析和人机交互,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: 本次课程主要介绍可视化的基础理论——可视化视觉的感知与认知概念及二者的区别与联系,讲述如何通过可视化最大限度地提高人的感知和认知能力,课程采用大量举例论证的讲述方式,使得内容通俗有趣。 引入 可视化是关于外部认知的一门学科,研究如何利用人脑外部资源来极大限度提高人的认知能力 »

2020浙江大学可视化暑期学校-第一天

课程: 可视化释义 讲师: 屈华民 讲师简介: 现任香港科技大学计算机与工程系正教授及学校跨学科课程事务处主任。本科毕业于西安交通大学数学系,2004年于纽约州立大学石溪分校取得计算机博士学位。研究领域是数据可视化和人机交互,主要的研究方向是可解释性AI,智慧城市、社交网络分析、数位学习和文本可视化。 课程简介: 本次讲座主要介绍与可视化相关的一些问题:什么是数据可视化?为什么需要数据可视化?什么是好的数据可视化?在解读这些问题的同时介绍数据可视化的历史,数据可视化的主要设计和工作流程,以及数据可视化和数据挖掘、人机交互、人工智能之间的关系。最后,本次讲座采用一些实际案例具体展示数据可视化的重要应用。 1 »