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。

来自中南大学的夏佳志教授给我们带来了“模式驱动的高维数据可视分析”报告。目前常用的降维/投影方法有PCA、MDS、t-SNE等，然而这些降维方法大都不是为可视化设计的。常用算法的主要目标在于压缩信息而非可视化，没有针对特定的可视维度和模式。为此，夏佳志教授提出了LTSD-GD投影算法，该算法关注子空间映射结果的相关关系，在对比实验中取得了最佳的类分离度。该方法可用于用户交互下的视图生成与优化。

来自华东师范大学的李晨辉教授给我们带来了“大规模时序散点的可视化方法”，他们主要做了四方面的工作，一、基于核密度估计在KDE的基础上进行改进提出了SKDE的可视聚类方法；二、面对动态散点图、动态突变等问题，提出Smoothing方法，将动态变化的散点图或动态突变做平滑处理，使人能更清楚的分析出动态变化中的模式。并提出StreamMap，可以实现机场、网站登陆数据等动态数据进行可视化，在雾霾传播方向问题中可以呈现出变化场，将雾霾变化的方向可视化出来。三、提出了基于内容保持的布局算法，在不同屏幕尺寸上都能把最重要的信息保持下来，主要方法是用了显著性图的检测，进行三角化（重要的地方放密集的三角形），然后求解方程组将最重要的区域保持在屏幕中；四、可视查询，利于用户比较不同重要区域的信息。

来自首尔世宗大学的YunJang教授给我们带了可视分析中的知识转化的报告，其主要观点是通过收集人类行为数据和行为模式来构建网络，来解决转化、学习知识很花费时间与精力的问题。

来自山东大学的汪云海教授给我们带来了“Automated Visualization Design”系列报告。汪云海教授关注可视化设计中的视图选择、视觉通道选择与视图生成。可视化系统的目的为帮助用户更有效地分析任务，而自动可视化设计的目的为提供更为有效的视觉表达。汪云海教授从点图/线图选择、视图宽高比选择、自动颜色映射、形状词云生成四个案例为我们讲解了自动可视化设计的主要流程，带我们领略了自动可视化设计的魅力。

可视化教育研讨

23日早11:00至12:30，在青浦厅进行了可视化教育研讨，该环节由华东师范大学的王长波主持，由重庆大学胡海波、香港中文大学董成辉、香港科技大学屈华民以及四川大学朱敏进行报告。其中，香港科技大学屈华民教授就“Learning Vis Tools:Teaching Data Visualization Tutorials”为大家做了深入交流，四川大学朱敏教授对“围绕专业的国家质量标准探索可视化课程建设”进行了了分享。

来自四川大学的朱敏教授为大家带来了“围绕专业的国家质量标准对可视化课程建设”的报告。朱敏教授从自身的教学经历出发，从学术的技能培养、专业素养等角度出发，谈到如何引导学生产生专业认同感、促使学生主动学习并持续学习。为在座的各位老师做了深入的分享与交流。

医疗健康可视化

该专题是由来自同济大学的曹楠教授主持的，主要包括“偏序形式结构分析理论”、“三维医学影像可视化关键技术”、“电子病历数据汇总与阶段分析”与“智能临床辅助决策系统”。

来自燕山大学的洪文学教授给大家带来了“偏序形式结构分析理论”，主要讲了在中医领域如何发现构建知识库，如何发现知识的问题，并向我们证明了，中医学是可以在数学上进行精确的表示的。

来自浙江财经大学的周志光教授给我们带来了“三维医学影像可视化关键技术”，医学影像数据即医学数字成像和通信，是医学图像和相关信息的国际标准。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式。在基于三维医学影像数据展示方面，周志光教授讲了间接体绘制、直接体绘制两种方法。在医疗可视化中涉及的关键技术：传输函数方面，
周志光教授先概览性的介绍了之前众多学者们的对传输函数的研究，然后介绍了传输函数设计的经典案例，《如基于绘制结果的图像的传输函数的优化设计》、《特征可见性驱动传输函数设计》、《基于高斯混合模型的传输函数设计》等，最后周志光教授对医学影像可视化的未来的研究方向和应用前景做了展望。

来自华东师范大学的郭姝男为我们带了了“电子病历数据汇总与阶段分析”，她先对学界现有的经典的研究做了概述，然后介绍了其团队在电子病历、张量分析方面的研究成果，能给对具有特定病情事件的病人进行发现与分析，其团队做出了非常好看且完整成熟的可视化系统，深深地吸引了在场听众的注意力。

来自同济大学的金卓宸博士团队设计一个交互友好的高解释性的辅助决策可视化决策系统。该系统利用深度学习的方法对病人的电子病历数据进行分析，可以给医生提供各种治疗方案的对比，并且可用于分析医生采用某个方案后能治好病人的概率的大小。

可视化设计与系统构建

该专题由天津大学的李杰教授主持，包括“Visact ：a visualization design system based on semantic actions”、“Design Guidelines for Augmenting Short-form Videos using Animated Data Visualizations”和“视觉反馈对头戴式虚拟环境中徒手抓取交互对影响研究”。

来自同济大学的吴虹瑾为我们带来了“Visact ：a visualization design system based on semantic actions”的报告。

来自浙江大学的唐俊修给我们带来了“Design Guidelines for Augmenting Short-form Videos using Animated Data Visualizations”的报告。他们的主要工作是基于数据可视化动画对短视频做信息增强，并找到短视频信息增强的20条设计指南，从五个角度（Data、Motion、Duration、Layout、Narrative）出发指导设计师和初学者更好的完成设计。

来自北京邮电大学的李勇为我们带来了“视觉反馈对头戴式虚拟环境中徒手抓取交互对影响研究”的报告。该研究的主要目的是提高人机交互中反馈效果以提高人的操作的有效性。李勇说到“良好的反馈有助于提高抓取性能”。其团队通过提出假设、设置变量、设置实验并获取实验数据，采用重复测量方差分析，进行多变量F检验，探究了色相、材质、反馈部位对抓取性能的影响，得出结论并提出建议使用色相反馈作为主要的视觉反馈，而不宜使用色相时应采用25%的透明度作为视觉反馈。

可视化方法与应用

该专题是由来自微众银行的李权先生主持的，主要包括“FuzzyRadar:Visualization for Understanding Fuzzy Clusters”、“FeatureFlow:Exploring Feature Evolution for Time-varing Volume Data”、“VASEM：visual analytics system for electrion microscopy data bank”和“Image-based Facial Pore Detection and Visualization in Skin Health Evaluation”。

来自中南大学的武宜韬为我们带来了“FuzzyRadar:Visualization for Understanding Fuzzy Clusters”的报告。在他们的研究中， 提出了一种新的可视化技术FuzzyRadar图，有利于提高人在模糊聚类上的分析能力。并将FuzzyRadar和pcp结合的基础上对pcp引入了MD直方图并用多边形条带替换贝兹曲线束，有利于用户从直方图中清晰的识别MD分布、显著减少了视觉混乱并有利于用户识别优势聚类。

Fangfang Zhou为我们带来了“特征演化流图”的报告。他们用了基于层次化的河流领域算法，在流图布局问题中先使用有向无环图的构建，再对有向无环图进行分解最终达到骨架确定的目标。其系统还提供了匹配模式的查询的演化探索模式，可以进行全局与局部的模式匹配。

来自中科院网络信息中心的刘俊博士为我们带来了“电镜数据银行的可视分析系统”，其团队发现电子显微镜数据搜索的传统方法均是基于关键字的搜索，很单调。故作者由此为出发点，基于简化的Pirolli&Card推理模型，设计了一个可视化系统进行搜索交互，系统提供了数据搜索、态势分析和子集画像的功能，为电镜图的搜索提供了丰富且更高效的交互手段。

天津财经大学的Zhen Wang教授为我们带来了“基于图像的毛孔检测与皮肤健康可视化”。该研究通过将原始图像进行分层，分为血红色素层、色素层和原始图像层然后进行特征提取，并提出了P-DBscan，进行毛孔检测，最后在毛孔检测的基础上进行可视化。并且可以通过这个系统评估皮肤的粗糙程度。经检验，该系统检测算法识别准确率可达92%。

时空可视化技术

该专题由中国地质大学的刘刚老师主持，包括城市地下地质空间三维可视化建模、战场人文环境可视分析、空间环境建模与空调态势可视化和城市OD轨迹可视化应用。

首先是来自中国地质大学的刘刚老师，为大家介绍了“城市地下地质空间三维可视化建模”。刘老师首先指出了城市三维地质环境调查的重要性，提出“三维地质建模”是推动“智慧城市”构建的关键与核心技术。刘老师在三维地质建模的数据模型(基于面元还是基于体元)、建模方法(显式还是隐式)和基本建模流程等方面向我们介绍了三维地质建模的相关技术。


接着，来自战略支援部队信息工程大学的蒋秉川老师为大家带来了关于“战场人文环境可视分析”的报告。战场环境包括陆地、海洋、天空和太空，面对复杂的信息，在对战场环境分进行数据建模分析时面对着两种趋势，其一是提高逼真度，其二也是与人文环境要素可视融合。由于战场环境大数据在时间、空间和属性往往具有时空耦合性、数据高维、多源异构等特点，非常适合用可视化方法来发现与分析规律。

由于来自战略支援部队信息工程大学的李锋老师有任务在身未能来到会场，由李老师的学生为我们进行此次关于空间环境建模与空调态势可视化的报告。首先简要地介绍了空间环境建模，然后为我们介绍了空间环境可视化的一些方法，尤其强调了海陆空天跨尺度战场环境可视化方法。李老师给出了态势事件的定义:作战组织在特定的时间和空间内使用作战资源进行的与作战目标关联的作战行动集合兵进一步提出了空天态势的表达模型和可视化方法。

最后，是由来自中国科学院深圳先进技术研究院的曾伟老师为我们介绍“城市OD轨迹可视化应用”。OD是在交通运输中的一个基础概念，即描述对象从起点到终点的自动数据。曾老师主要从interchange pattern和route-aware edge bunding两方面为我们介绍 OD轨迹的可视化应用。interchange pattern用于描述移动的对象通过网络中的节点时的重分布，而route-aware edge bunding则用于多起点多终点数据的清晰描述。RAEB方法先对数据进行预处理再进行边绑定操作，这样消除了使用传统的KDEEB方法时可能会产生歧义数据的缺点。

数据可视分析挑战赛2

该专题由中南大学的赵颖老师主持，主要包括挑战2题目与答案介绍、挑战2一等奖作品报告、挑战2二等奖作品报告和挑战2单项作品奖报告。

首先，由滴滴出行公司的和森先生为我们介绍了本次数据可视分析挑战赛2的题目与答案介绍。挑战赛2共有3个题目，分别为分析指定时空交通流量演变情况、在该区域找出拥堵点并给出原因与解释、通过可视化方法提出交通疏导方案。和先生对每个题目都做了良好的分析并对解题思路做了详细的说明。

接下来是由来自中国科学院信息工程研究所的蹇诗婕同学做出一等奖作品报告。蹇同学从界面设计、解题思路和实现技术等方面做出了详细的介绍。

然后是由来自重庆大学的唐豪同学和来自燕山大学的戎铁凡同学做出二等奖作品报告。唐同学和戎同学在寻找拥堵点和推测拥堵原因时结合了当时的人文因素如演唱会的召开等，这种细致入微的考证态度值得我们学习。

最后是由来自华南师范大学的郑贵兵同学和来自东北师范大学的任珂同学分别带来的多视图设计奖报告和视觉设计奖报告。郑同学丰富而又不失细致的视图和任同学充满科技感的设计都是值得我们学习与借鉴的良好作品。

芙蓉国粹·川剧秀传奇变脸

在结束了一整天的报告会议后，China Vis2019的众多专家、学者、报告者与参会人员都在主办方的安排下，前往晚八点半至九点半在锦江剧场举行的川剧演出“芙蓉国粹·川剧秀传奇变脸”。
川剧在戏剧表现手法、表演技法方面多有卓越创造，能充分体现中国戏曲虚实相生、遗形写意的美学特色，同时也是四川最为人称赞的技艺之一。
在锦江剧场，我们观赏了歌舞表演、藏刀喷火、变脸等精彩的节目。传统的表演技巧与现代的投影灯光结合起来，淳朴的古风与稍许科技感相得益彰。台上演员们用尽所能为大家展示出川剧中蕴含着的四川人们的热情与灵动，台下的观众们也看得如痴如醉，深深沉浸在演员们精彩的演出中。