“视觉计算实验室”实习生是指通过实验室负责人和技术团队测试后，获准加入实验室的在读本科生。实习生来源包括：实验室负责人指导的吴玉章学院本科生；其他渠道指导的本科生；个人申请且通过测试的本科生。实习生以大二、大三本科生为主。 一、招收条件与联系方式 1、基本要求： 思想道德品质优良；对实验室研究方向（信息可视化与可视分析、生物信息学、图像/视频的处理与分析）有浓厚兴趣；有意向留在实验室深造学习，且意志坚定；严格遵守实验室的规章制度。 2、选拔流程： 简历筛选： »
11月1日上午，第七届中国可视化与可视分析大会（ChinaVIS 2020）在西安陕西宾馆隆重举行。本次大会以“数据求真，可视为善”为主题。大会吸引了来自全国各地高校、研究院所和企业参会代表，领域顶尖专家学者与参会代表共同探讨数据可视化与可视分析的前沿技术和未来前景。由于今年新冠疫情的影响，ChinaVIS 2020于7月19日-21日预先举办了一场线上的大会，为进一步促进交流，加强合作，特于10月31日-11月3日再次组织线下会议，大会主席西安电子科技大学苗启广教授说到，希望大家珍惜这次来之不易的机会，多多交流。 特邀报告 报告者： Tamara Munzner（UBC） »
时间： 2020年10月29日（本周四） 09 : 00 地点： 望江校区基础教学楼B座318实验室 研读成员： 刘尚松 杨勇 Part1 分享者： 刘尚松 分享内容： [1] Zhu S, Sun G, Jiang Q, et al. A survey on »
时间 ： 2020年10月22日 09: 00 地点： 望江校区基础教学楼B座318实验室 研读成员 ： 李龙兴、张铭洋 Part 1 分享者:李龙兴 [1]Moritz D, Wang C, Nelson G L, et al. Formalizing visualization design »
大会特邀报告 报告者1： 戴道清（中山大学） 报告题目： 面向疾病的数据分析集成策略 随着技术的进步，海量数据正在快速产生，这使得利用信息集成和建模解决复杂问题成为可能。精准医疗利用基因组、蛋白质组等组学数据及影像数据，可用于研究复杂疾病在不同层面上的遗传机制，从而精确寻找疾病的产生原因和治疗的靶点所在。 图1 精准医疗涉及不同类型的数据和计算机方法 报告首先从盲人摸象的典故引入数据集成的必要性，并介绍医学数据的特性对集成的影响。接着，引出了集成计算的若干挑战，如维度诅咒、数据异质性、数据缺失、可伸缩性问题等。然后，从数据特性、使用方法、 »
10月17日，视觉计算实验室进行了2020年第二阶段内训Part1~3。参与本次内训的有：实验室负责人朱敏教授；2018级王翔坤、庞潇；2019级李季倬、李龙兴、明章强、杨啸、张铭洋；2020级刘尚松、李长林、王心翌、杨博超、杨勇、张馨艺；2021级陈富秋、朱佳旻、王凤杰、吴美璇、周怡；实验室2020级实习生全体。2020级温啸林因要到江安教课请假。内训采用线下形式。 »
大会特邀报告 报告者1： ZhangAidong（弗吉尼亚大学） 报告题目： Meta Learning for Cancer Prediction 来自维吉尼亚大学的ZhangAidong教授带来了为题“Meta Learning for Cancer Prediction”的精彩报告。报告主要针对癌症预测中部分癌症类别存在数据样本少的问题，如何使深度学习在少量癌症样本上也能表现高性能。Zhang教授使用Meta-learning的模型，先在所有癌症样本数据上进行训练，学习相关数据（其他癌症样本）的先验知识，再使用少量的指定癌症类别的样本对模型进行微调，使得模型在样本量少的癌症类别也有较高表现。 »
时间：2020年10月16日 14：00 地点：望江基础教学楼B318视觉计算实验室 参会人员：朱敏教授；实验室实习生总管（张铭洋、张馨艺）；实验室实习生（周山丰、梁朝晖、吴若婷、于奉汐）；来访交流本科生（张浩天、李金阳、赵攀诚、哈尔恒·沙尔哈特、郭怡琳、李华萌、廖思睿） 四川大学计算机学院视觉计算实验室2019年实习生管理总结会议， »