课程：An Introduction to Spatial Databases 报告人：：郑凯 报告人简介：电子科技大学计算机科学与工程学院教授，博士生导师，中国计算机学会数据库专委会和普适计算专委会委员，中国人工智能学会智能服务专委会委员，IEEE高级会员。研究方向为时空数据管理，不确定数据库， 内存数据库，图数据管理等 课程介绍：随着5G和物联网技术的发展，空间数据在智慧城市、交通管理、物流仓储、能源探测、海洋开发等领域的应用愈加广泛。课程对空间数据的基本概念、 »
ChinaVis 2020会议7.19日下午的议程由六个论文报告专题组成：多维数据可视化、可视分析、可视化设计、可视化与可视分析应用、新冠与可视化叙事，以及可视化与交叉学科；每个专题有4-5篇相关论文分享。 Paper Session3 多维数据可视化 记录者：李长林 1.SemanticAxis: Exploring Multi-attribute Data by Semantics Construction and Ranking Analysis »
ChinaVis2020于7月19日线上举行，VCL视觉计算实验室有十余名小伙伴参与线上会议并进行了全议程记录。上午的议程由开幕式、屈华民教授可视化主题报告、网络与图论文报告和科学可视化论文报告四个部分组成。 一、开幕式 会议开幕式包含专家致辞和宣读获奖名单环节。值得一提的是，VCL视觉计算实验室的一支队伍获得了挑战赛的优秀奖（四川大学-温啸林）。 图1.1 ChinaVis2020挑战赛获奖作品 二、主题报告： 如何优雅地谈论可视化（屈华民） 记录者：王心翌 报告简介： 本次报告主要回答了一些可视化研究中面临的问题：可视化领域的方法论是什么、如何评估一个可视化、如何让使用者读懂一个复杂的可视化系统等，在解答这些问题后， »
CAAI线上系列之“人工智能与生物工程技术的交叉创新”云论坛由中国人工智能学会与中国生物工程学会联合主办，中国人工智能学会生物信息学与人工生命专委会与中国生物工程学会青年工作委员会联合承办的人工智能与生物工程领域的高端学术讲堂。 来自清华大学、中科院天津工业生物技术研究所和中科院微生物所的三位优秀学者汪小我、江会锋和王军将带来生物工程与人工智能相融合的最新理论和技术成果，围绕生物与智能交叉研究领域的国内外最新学术进展和科研动态进行深入研讨，力图促进相关交叉学科的学术交流与思想碰撞，为现阶段及未来生物与智能交叉领域所面临的困难与挑战提供新的解决思路。 分享者1： 汪小我，CAAI生物信息学与人工生命专委会主任，清华大学长聘副教授，美国冷泉港实验室和加州大学伯克利分校访问学者。主要研究方向为模式识别、生物信息学、合成生物学。 分享内容：基因调控元件的人工智能设计 生命的核心是一个信息系统，汪老师将计算机和生物领域做一个类比。在计算机内部，以0和1进行编码，一部分代表数据，一部分代表控制指令（ »
课程：Frontiers in Network Embedding and GCN 报告人：崔鹏 报告人简介：清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师，“智源学者”青年科学家。研究方向为大规模网络表征学习、大数据驱动的因果推理和稳定预测。 课程介绍： 如今，网络越来越大，越来越复杂，应用越来越广泛。要有效地处理图数据，需要通过网络表示学习使模式发现、分析和预测等高级分析任务在时间和空间上都能有效地进行。崔教授介绍网络嵌入和GCN的最新趋势和成果，包括 »
课程： 文本与文档可视化 讲师： 傅四维 讲师简介： 之江实验室副研究员。在国际高水平刊上发表10余篇论文，其中三篇发表在可视化与可视分析领域旗舰期刊IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics（IEEE TVCG，CCF A类期刊）。现担任IEEE VIS short paper程序委员会委员。 课程简介： 本次课程先简要讲述了文本可视化释义和文本信息分析基础，然后重点介绍了三类文本可视化方法，分别是文本内容可视化、 »
课程：知识图谱原理与系统概论 报告人：邹磊 报告人简介：北京大学王选计算机所教授，国家自然科学基金优秀青年基金项目获得者，“智源学者”青年科学家。目前的研究领域包括图数据库，RDF知识图谱，尤其是基于图的RDF数据管理。 课程介绍： 知识图谱是大数据时代一种非常具有代表性数据模型，以图的方式来表达实体以及实体之间的关系；针对知识图谱的研究涉及到计算机和数据科学的多个学科，包括知识工程、自然语言处理、数据库和机器学习等。 知识图谱本质 邹教授首先介绍知识图谱的基础知识，包括知识图谱的数据模型、查询语言等。 数据模型分为RDF、RDFS、OWL。 »
课程： 科学数据可视化 讲师： 陶钧 讲师简介： 中山大学数据科学与计算机学院、国家超级计算广州中心副教授。于2015年获得密歇根理工大学计算机科学专业博士学位，2015年至2018年于圣母大学计算机科学与工程系任博士后研究员。其主要研究方向包括：科学可视化，尤其是信息论、优化方法和交互探索方法在流场可视化方面的应用；以及对时序数据和网络的可视分析和探索。 课程简介： 本次课程分别从标量场可视化和矢量场可视化方面介绍了科学数据可视化。 引入 科学数据可视化(SciVis)： 科学数据可视化是研究科学现象可视化的跨学科分支，包括通过可视化手段解释科学定义，验证科学猜想等。 图1 什么是科学数据可视化 课程设置： 1) »