Zhu Jiamin

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视觉计算实验室-历史文化学院“数字人文”专题交流研讨

2022年6月23日上午，计算机学院视觉计算实验室与四川大学历史文化学院（旅游学院）“数字人文”课题组，在四川大学黄大年茶思屋开展了关于“数字人文”专题的交流与研讨活动。参加本次活动的有：四川大学历史文化学院王果老师和团队部分研究生、历史文化学院周月峰教授、历史文化学院王胜弘博士，以及视觉计算实验室朱敏教授和实验室部分研究生。 本次会议包括两方面内容： 1）双方团队及研究内容介绍：首先，双方分别介绍了团队成员和研究方向。王果老师介绍了团队研究方向——数字人文与文化数字化，展示了团队近期研究成果，并表达了希望在数字人文工作中展现信息技术的愿景。周月峰老师介绍了目前数字人文工作的现状，并概括了数字人文工作的三个阶段：数字图书馆、全文数据库和结构化数据库。 »

关于VIS会议论文写作复盘和经验交流的分享预告

2022年4月28日（本周四），实验室VIS会议论文写作团队（朱佳旻，朱浩天，吴美璇，周怡）将于基础教学楼B318实验室为大家带来关于本年度VIS会议论文写作的复盘和经验交流分享。 欢迎大家参与！ 本次分享详细信息如下： 报告主题：关于VIS会议论文写作过程的复盘及经验交流分享 报告人：朱佳旻，朱浩天，吴美璇，周怡 报告时间：2022年4月28日 报告地点：四川大学望江校区基础教学楼B318实验室 报告简介： 讲者将对团队撰写VIS会议论文的过程进行复盘，从论文方向选择和演变、Workshop的设计和系统开发、模型的设计与评估、 »

学术交流

2012级申乔木师兄来访交流

2021年9月29日-30日，实验室毕业研究生——2012级申乔木，回校进行交流访问。参与本次交流活动的成员包括：实验室负责人朱敏教授、2019-2021级在读硕博士、2022级准研究生以及部分本科实习生。 本次交流活动主要围绕申乔木师兄在可视分析系统领域的科研经验和成果分享展开。 29日下午，申乔木师兄来到实验室，先后通过一对一交流和小组交流，在3个小时的时间里，分享了自己的读博经历、科研感悟，并结合自身经历，对小伙伴们论文中的困惑分享了自己的理解。 30日下午，申乔木师兄作了关于时空可视化和VAST论文写作技巧的报告。他首先介绍了自己的研究方向，并从自己的科研经历出发，总结了VAST论文的框架，将框架中的子任务分为需要领域专家协同参与的和需要由学者独立完成的两类。师兄还针对29日交流中小伙伴们较为关注的如何定位可视分析问题分享了自己的见解。 此外，申乔木师兄向小伙伴们分享了自己的多项科研成果， »

学术交流, 时空可视化

2012级硕士研究生申乔木来访通知

2021年9月30日14:00，视觉计算实验室2012级硕士研究生申乔木将于基础教学楼B318实验室为大家带来有关时空可视分析技术和职业发展等方面的报告分享，欢迎大家参与！ 申乔木师兄简介： 申乔木， 四川大学视觉计算实验室2012级可视化方向硕士； 2016~2019年香港科技大学可视化方向博士；2020~2021年，华为诺亚方舟实验室高级工程师；2021年至今，南科大研究助理教授；主要研究方向：可视分析技术；城市信息学；时序数据分析。 报告内容简介： 1） 大数据环境下的时序数据可视分析 基于人类感知对时空数据的敏感性，时空数据可视分析技术被广泛应用到多个行业的决策推理中，本次报告将介绍时空可视分析技术在智慧城市，复杂系统和技术可解释性上的应用案例，以此为基础讨论大数据环境下时空数据可视分析技术的难点以及研究问题的定义方式， »

ChinaVis2021-Day2

7月26日，ChinaVis大会进入第二天议程。今日大会进行了挑战赛颁奖、暑期学校汇报、可视化人才招聘会等议题，同时举办了可视化系统中的交互设计、安全可视化、AR/VR+可视化等多个专题报告和多个主题的论文报告，并邀请多位VIS/CHI作者对文章工作作了分享。 可视化系统中的交互设计 交互设计能够在可视分析系统中引导用户探索数据，增进对数据的理解。本专题聚焦于可视化系统中的交互设计，从交互空间到可视分析理论都进行了深入的探讨。下面，我们对本专题中的部分报告进行简要介绍。 Exploring Interaction Space of Data Displays 报告人： »

2021智源大会-day1

开幕式 6月1日，由北京智源人工智能研究院（以下简称智源研究院）主办的2021北京智源大会在北京中关村国家自主创新示范区会议中心成功开幕。 开幕式上，智源研究院院长黄铁军教授从创新研究、学术生态、产业发展与AI治理四个方面介绍了智源研究院的工作规划和建设进展。 图1 黄铁军教授致辞 智源研究院理事长张宏江介绍了“悟道”模型研发的背景。他认为，目前，“大模型+大算力”是迈向通用人工智能的一条可行路径。大模型对于人工智能发展具有重大意义，未来将基于大模型形成类似电网的变革性AI产业基础设施。AI大模型相当于“发电厂”，将数据，也就是“燃料” »