今日是四川大学视觉计算实验室2017级暑期内训Part 6（10：00开始），主讲人为15级学长甘伟。甘伟学长今日特地抽身从化学院赶来为17级小伙伴们科普虚拟机以及Docker的基本使用方法，在此表示感谢。 通过学长的耐心讲解，我们了解到了以下的技术要点： 1. 虚拟化是一种资源管理技术，它可以将计算机实体资源如网络、内存及外存，予以抽象并转化之后进行呈现，打破实体之间不可切割的障碍； 2. 虚拟化的优点在于：成本低、功耗低并且它的安全性与可靠性较高，当系统中的某一台虚拟机出现故障时，可迅速切换至另一台机器以保证系统正常运行。它的不足是：当多台虚拟机同时工作时，相互之间受到的影响会导致整体性能不高。例如有8台虚拟机同时工作时，单单是启动就需要耗费5分钟时间， »
今天进行的是四川大学视觉计算实验室的2017级内训Part 4（10:00开始）与Part 5（14:00开始）。 早上的内训由15级学长王建华负责，他主要给大家讲解的内容为：当下实验室网站的建设以及图书、电子文档资源的分享。建华学长首先为17级小伙伴简述了一下该网站现有的功能模块与技术背景，告诉大家日常信息的发布流程以及发布规范。紧接着，他又针对实验室的硬件设备如路由器、打印机等，详细地介绍了如何在上述设备出现故障时进行维护修理。最后，他又耐心地为大家说明实验室共享文件夹的登录方法，给大家一一讲授并展示共享文件夹中的个人文件夹的命名规则与实验室前辈们留下的宝贵资源。最后的最后，在朱敏老师的提议下，确定了今后针对实验室网站的工作计划，即实验室部分人员牵头，大家一起在后继的时间中对网站的架构、 »
2017级暑期实验室内训二于7月23日在四川大学视觉计算实验室举行。该内训由朱敏老师主讲、15级何丽坤学姐配合讲解，会议参与人员有夏婷、韦东鑫、彭第、李亚男、杨瑞丰、胡宇佳、高康康、王通平、王翔坤、庞潇。 此次内训的目的是了解学术科研方面的基本规范和礼仪，培养学术风范。内容主要包括： 1. 邮件礼仪 邮件在职场上是一个很重要的工具。我们发邮件时常常会犯的错误在于：收到邮件后没有及时地反馈、邮件附件名称不规范以及发件人名称不明确等等。一封好的邮件不仅应具有言简意赅的标题，还要有条理清晰的正文内容。发送邮件之前至少要保证附件命名正确以及正文内容与收件人信息相呼应，避免出现乌龙事件。 »
第四届中国可视化与可视分析大会（ChinaVis 2017）于2017年7月17日至19日在青岛顺利举办。会议内容全面多样，包括论文报告、海报张贴、Panel研讨、专题报告、挑战赛、可视化艺术展等。我们实验室小伙伴符敏与熊枭枭同学的论文《Visual Potential Expert Prediction in Question and Answering Community》被大会收录，并且很荣幸的被提名为最佳论文。在会议上，熊枭枭进行了精彩的论文报告，其主要解决的是问答社区中的潜在专家发现问题， »
2017暑期实验室内训一，于7月20日在四川大学视觉计算实验室举行，该会议由朱敏老师、何丽坤、王建华、甘伟、李晓伟、朱禹、韦东鑫、彭第、夏婷、李亚男、杨瑞丰、胡宇佳、高康康、王通平、樊轶铖、王翔坤、庞潇参加。 首先本次会议由朱敏老师对实验室进行简介。简介分为5个部分： 1）实验室发展，这部分朱敏老师就实验室的成长时间轴，选取实验室发展关键节点，向参会人员介绍了实验室从无到现今温馨环境的发展历程； »
今天是本期北京大学可视化暑期学校第六天，今日特邀讲者为来自雪城大学的Ruige Xu教授，为大家进一步讲解可视化领域的最新研究。 虽然北京最后一天的气温有所降低，但学员们对于暑期学校的热情并未消减。上午来自雪城大学的Ruige Xu教授为大家介绍了她在艺术可视化方面的相关研究与心得体会，以及艺术可视化与科学可视化的异同。 Ruige Xu教授介绍了艺术数据可视化的基本概念、研究现状及所面临的挑战，强调艺术数据可视化是源于直接数据，并从艺术的角度通过数据来进行可视化设计，带有一定的目的性，可视化设计的结果取决于设计者的创作意图，同时不必要过于注重美观。因此，在艺术数据可视化研究中，平衡创作意图与数据分析两者间的关系是研究过程的一个难题。除此之外，Ruige Xu通过她在研究美国犯罪率，音乐与视觉方面的可视化研究以及可视化设计成果的介绍，让我们直观得感受到艺术数据可视化的研究价值。最后， »
今天是浙大可视化与可视分析博士生学术论坛的最后一天。上午第一节课，来自中国科学院软件研究所的时磊老师为我们带来了主题为“网络数据可视化与应用”的报告，主要从网络数据可视化基础和影响力图谱可视化两个方面进行介绍。 时磊老师授课 时磊老师用十个网络可视化实例，开始了今天的报告。随后详细的介绍了网络数据可视化，主流的网络可视化方法主要分为两种：适用于中小型网络的基于力导向的图布局算法和适用于大型网络的基于网络数据变换、压缩、抽样的综合可视化方法。在网络数据概念中，时老师介绍了节点，边，图布局等基本概念。网络可视化方法中有常用的节点-边可视化，也存在非节点-边的网络可视化方法，例如矩阵/节点边混合视图，树图等。网络可视化中还存在一个比较重要的问题就是大型网络可视化，因为在如今的大数据时代，网络数据正走向大型化， »
今天是浙大可视化与可视分析博士生学术论坛的第三天。上午第一节课是来自浙江工业大学的孙国道老师带来的“城市数据可视化”，孙国道老师首先对城市数据可视化进行了简介：例如交通数据，用户行为数据，环境数据，经济数据等等，其具有高度异构，高维度，高动态（产生速度非常快），冗余与稀疏并存，不确定性（位置缺失，地理位置偏移）以及非结构性的特点，再者讲了城市数据可视化面临的两个挑战： 1）数据需要大量的数据清洗，并且存在时空可视探索和专家需求和可视设计的结合问题； 2）如何解读可视化，并将其转化为知识。紧接着向我们介绍了城市数据的可视化方法，分别是时间数据可视化、 »