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， »

时间 ： 2020年10月15日 09: 00 地点 ： 望江校区基础教学楼B座318实验室 研读成员 ： 胡浩、杨啸 Part 1 分享者 ： 胡浩 [1] Y.-S. Kim, P. Kayongo, M. Grunde-McLaughlin, and J. Hullman, “Bayesian-Assisted Inference »

时间： 2020年10月10日（本周六） 09 : 00 地点： 望江校区基础教学楼B座318实验室 研读成员： 李季倬 龙春林 Part1 分享者： 李季倬 分享内容： [1]C. Lee et al., "A Visual Analytics System for Exploring, Monitoring, »

时间： 2020年09月24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： 明章强 姚林 Part1 分享者： 明章强 分享内容： [1]Yifan Sun, Liang Zheng, Yi Yang, Qi Tian, Shengjin Wang.Beyond »