2020年秋季学期视觉计算实验室第八周论文研读预告
时间: 2020年11月19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 梁朝晖 Part1 分享者: 刘尚松 分享内容: [1] Chen, Zhutian, et al. "Towards Automated Infographic Design: Deep Learning-based Auto-Extraction »
时间: 2020年11月19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 梁朝晖 Part1 分享者: 刘尚松 分享内容: [1] Chen, Zhutian, et al. "Towards Automated Infographic Design: Deep Learning-based Auto-Extraction »
时间:2020年11月13日 14:30 地点:基础教学楼B318实验室 参会人员: 闫二辉:实验室2009级硕士研究生,毕业后加入腾讯架构平台部,目前负责腾讯云nosql研发工作 教师:朱敏教授 学生:318实验室在校全体在读成员、21级准研究生及部分研究生 会议主要内容: 一、 嘉宾介绍 首先闫师兄就自己的工作经历、主要研究方向等方面进行了简要的自我介绍。 二、 嘉宾分享 闫二辉师兄重点分享了数据库应用的行业现状,分别从以下方面进行论述分享: * 数据库分类 »
时间:2020年11月13日下午 地点:基础教学楼B318实验室 参会人员: 闫二辉(实验室2009级硕士研究生,毕业后加入腾讯架构平台部,目前负责腾讯云nosql研发工作) 318实验室全体在读成员、21级准研究生及部分实习生 会议主要内容: 1、数据库相关主题分享,题目《数据库架构演进和核心技术点》 2、工作/职业发展相关交流 3、实验室成员与师兄的自由讨论 注:第1项分享时长一个半小时左右,2、3项共两小时左右。 »
时间: 2020年11月12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: 李长林 温啸林 Part1 分享者: 李长林 分享内容: [1] Ma, Yuxin, and Ross Maciejewski. "Visual Analysis of Class Separations with »
圆桌论坛2 —— 可视化与艺术的跨界融合 报告人: 袁晓如(北京大学)、张加万(天津大学)、李谦升(上海美术学院)、黄志敏(数可视创始人兼CEO) 首先,袁晓如教授介绍了在艺术可视化在ChinaVis会议中的渊源和历届会议中艺术可视化的环节设置。张加万教授则针对艺术与工程的区别,对可视化技术与艺术结合的前景进行了展望。李谦升教授从自身参加ChinaVis的经历引入,阐述了尖端技术对艺术设计工作的影响。黄志敏先生作为来自工业界的嘉宾,介绍了数可视公司的发展过程和可视化技术在新闻传媒领域的应用和挑战。 随后的讨论环节中,主持人苗启广教授与其他四位嘉宾对可视化技术跨界融合所需要的机遇和平台进行了讨论,并从各自经历出发对学术界环境的未来提出了期望。 图1: 圆桌论坛2 艺术特邀报告 报告人: »
时间: 2020年11月5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: 张馨艺 王心翌 Part1 分享者:张馨艺 分享内容: [1] Cui Z, Badam S K, Yalçin M A, et al. Datasite: »
数据可视分析挑战赛 报告者: 挑战赛一等奖和二等奖的参赛队伍 报告内容: 数据可视分析挑战赛是中国可视化与可视分析大会的一个重要环节。挑战赛邀请研究人员、开发人员和爱好者使用他们最有效的可视分析技术和工具来完成数据分析任务。挑战赛旨在帮助研究人员、开发人员和爱好者评估他们的技术和工具在解决复杂问题中的有效性和新颖性,并促进我国可视化与可视分析相关研究与应用的发展与进步。 报告中,张慧杰教授对挑战赛的筹备、发布、评审等过程的细节,赵颖副教授对历年的参与及获奖情况进行了总结,表示若非疫情影响ChinaVis挑战赛应当处于飞速发展阶段,大家都对下一届挑战赛充满期待。接着,挑战赛一等奖和二等奖的队伍对其获奖作品从选题、数据、方法、思路、分析结果等多个方面进行报告。值得一提的是,答疑环节同学向企业参赛队伍的产品经理请教关于如何提升用户体验,发人深思。 »
“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: »