今天是2017年7月12日，北京大学可视化暑期学校虽已过半，但小伙伴们热情不减，依旧以良好的精神面貌在北京大学二教307室进行学习与讨论，今天我们迎来的是来自同济大学的曹楠教授，为我们讲授交互式视觉异常检测及其应用。 授课主题：交互式视觉异常检测及其应用 上午9点整，课程正式开讲。首先，曹教授便强调可视化与人的紧密联系，并分别从可视化的历史、作用、步骤以及评估方法几个方面对可视化进行介绍，同时强调了可视化的重要价值及其在异常检测中的局限性。随后曹教授以其所在实验室的研究工作为中心，分别介绍了社交媒体交互、智慧城市中人群与车辆流动以及医疗领域里心电图的可视化异常检测，强调了可视化在大数据处理时的直观性、高效性。最后，在采访环节，小伙伴们积极向曹教授提问，并皆取得了满意的回复。 授课主题： »
第九届北京大学可视化暑期学校第三天的课程于2017年7月11日9点整准时开讲。经过两天的课程学习，我们已经对可视化的发展历程、数据可视化、高维数据的可视分析以及科学可视化中的图有了一定了解。今日开讲的老师分别是：来自美国圣母大学的Chaoli Wang教授和北卡罗来纳大学的Aidong Lu教授。 授课主题：科学可视化中的图 上午，Chaoli Wang教授结合昨日课程，介绍了iTree的数据组织、视觉表示和用户交互框架及其用于时变数据分析和可视化的作用，并且强调其集成数据紧凑和索引功能。随后分别介绍了基于字形、纹理以及几何的可视化方法，并简述Streamlines和Pathlines的概念，以及3D流线型可视化所面临的两类挑战。最后，Chaoli Wang教授对Flowgraph做了简述，强调了其解决可视化和理解3D场线及其空间关系所固有的困难、呈现符合分层图以支撑完整的关系探索、 »
7月10日上午9点整，北京大学可视化暑期学校的小伙伴们又开始了新一天的学习。今天的讲者分别为来自韩国大学的Jeagul Choo教授和来自University of Notre Dame的chaoli wang教授，课程十分精彩。 授课主题：实时交互式2D嵌入的可视化分析 上午，来自韩国大学的Jeagul Choo教授继续了第一天的精彩课程。课程伊始，Jeagul Choo教授从T-SNE与PCA的可视效果的比较入手，分析了T-SNE的优缺点，并对T-SNE的工作原理做了精彩的讲述。随后通过案例逐一介绍了高维数据可视化的其他降维方法、数据预处理的方法及机器学习与可视化结合时所面临的挑战。最后针对目前实时交互式2D嵌入的可视分析现状，以及可视分析在深度学习中的使用，提出了相关的研究方向，为研究提出宝贵建议。 授课主题： »
第九期北京大学可视化暑期学校于2017年7月9日在北京大学正式开课。本次暑期学校共有70余名来自全国十多个省份的学员，来自四川大学视觉计算实验室的四位小伙伴同样怀着期待与热情来到北京大学与大家一同学习。 本次暑期学校授课时长从7月9日至7月14日共计6天时间，以讲师授课与课程设计结合的方式进行学习与考核。授课讲师均来自全球各大高校，主题为大数据与可视化发展前沿技术与挑战，考核以随机分配的三人小组为单位进行，充满挑战性。 授课主题：介绍可视化与暑期学校 袁晓如老师作为可视化暑期学校的组织者，在课程伊始便鼓励学员们通过简短的自我介绍来增进相互之间的认识。在这之后袁老师便从可视化的概念入手，讲述了可视化的目的便是帮助人们了解数据的本质，介绍了可视化的发展现状及趋势。最后通过几个案例介绍了一些可视分析方法及目前可视化所面临的挑战。 授课主题：多学科视角的数据可视化 来自香港科技大学的屈华民教授的课程主题为：Data Visualization: A multi-disciplinary perspective。屈教授从其团队的研究重点出发， »
各位小伙伴们，可视化领域大佬交流重磅来袭，这次有幸请到的是宾夕法尼亚州州立大学的张小龙老师，详细安排如下： 嘉宾： 张小龙，清华大学学士、硕士学位，美国密歇根大学信息学博士学位。目前是美国宾夕法尼亚州州立大学信息科学与技术学院的副教授，担任该学院知识可视化实验室主任。主要研究领域是包括可视化/可视分析、人机交互、社交网络分析等。 交流安排： 时间 地点 交流安排2017年7月6日上午9：30JC-B318实验室双方实验室的介绍2017年7月6日下午2：30JC-B314会议室可视化和可视分析研究中的系统评估主题报告2017年7月7日下午2：30JC-B318实验室可视化方向小伙伴一对一的交流 期待张小龙老师的来访，同时希望小伙伴把握机会，把自己在可视化研究过程中的问题或是做研究的困惑向张小龙老师请教。 »
时间：2017年6月30日上午9:00 地点：基础教学楼B318实验室 （一） 研读成员：甘伟 论文标题：Deep learning for computational biology 来源：molecular systems biology 推荐理由：这篇review，给我们介绍了深度学习在计算生物学或者生物信息学上的应用，主要在是regulatory genomics和cellular imaging上的应用．另外，如何在论文中叙述ANN和CNN有一个比较好的借鉴作用． »
时间：2017 年 6 月 25 日（周日）上午 9:30 地点： JC-B318 实验室 邀请指导人员（现场）： 朱敏教授（导师） 汪洋旭（11 级硕士，在读博士） 龚磊（14 级硕士） 王特（ »
时间：2017年6月23日上午9:00 地点：基础教学楼B318实验室 研读成员：张艺兰 论文标题：Visualization-Aware Sampling for Very Large Databases 来源：ICDE ( IEEE International Conference on Data Engineering ) 2016 推荐理由：该paper旨在通过提出的VAS(visualization-aware »