中国计算机学会青年计算机科技论坛

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum

CCF YOCSEF 成都

2019年4月13日（星期六）14:00—17:00

四川省成都市成都信息工程大学（航空港校区）双中心楼A311会议室

CCF YOCSEF成都走进成都信息工程大学

“科学数据可视化与可视分析”报告会

敬请光临

程 序

14:00-14:20 嘉宾签到

14:20-14:30 开场致词&嘉宾介绍

14:30-15:10 特邀讲者：单桂华 博士 中国科学院 研究员

            特邀报告：大规模离散时序数据可视化

15:10-15:50 特邀讲者：朱敏 博士 四川大学 教授

            特邀报告：如何从身边数据开始可视化与可视分析的研究与学习

15:50-16:30 特邀讲者：夏佳志 博士 中南大学 副教授

            特邀报告：模式驱动的高维数据可视分析

16:30-16:50 嘉宾合影 & 交流

16:50-17:00 会议总结发言

执行主席： 

张永清 

成都信息工程大学计算机学院 副教授

CCF YOCSEF 成都 候任学术秘书

吴亚东   

西南科技大学 计算机科学与技术学院副院长

CCF YOCSEF成都 荣誉AC委员

参加人员：IT领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者。

参会方式：

请点击链接报名参加：https://e.eqxiu.com/s/QJCH9Vv3  ，或扫描二维码报名参会

联系人：张永清 Email：zhangyq@cuit.edu.cn; Tel: 15208345900

会议地址：四川省成都市成都信息工程大学（航空港校区）双中心楼A311会议室

会议简介

科学数据可视化和可视分析是可视化领域极其重要的两大分支。科学数据可视化涉及物理、化学、医学、生物学等多个学科，而可视分析在信息可视化、科学可视化、计算机图形学等领域也有重要应用。近年来科学数据可视化与可视分析的应用正在急剧扩展。我国参与可视化研究的单位呈现快速上升趋势，同时也出现了一批较高水平的研究成果。

为进一步深入理解科学数据可视化和可视分析，推动国内可视化与可视分析学科的发展，建立良好的学科生态。CCF YOCSEF成都在成都信息工程大学举办科学数据可视化与可视分析报告会，期待您的参与！

特邀讲者简介

特邀讲者 单桂华

单桂华，研究员，中国科学院计算机网络信息中心先进交互式技术与应用实验室主任。研究方向海量数据可视化与可视分析、人机交互。近五年主持包括国家重点研发计划课题、中科院先导项目子课题、中科院知识创新重大项目课题、中科院重点部署项目课题，中科院与中移动战略合作项目等，及863和国家自然科学基金等课题专题研究。

报告主题：大规模离散时序数据可视化

报告摘要：离散数据是一类重要的科学数据长，本报告以宇宙结构数值模拟和卫星探测海量离散数据为例，分析离散可视化的难点与挑战，介绍离散数据预处理算法、实时时序插值算法与绘制算法。同时，介绍特征结构的提取与演化过程的交互式可视化分析方法，解决海量离散数据从绘制到时序分析的难题。

特邀讲者 朱敏

朱敏，四川大学计算机学院，教授，研究方向：信息可视化与可视分析，生物信息学，图像处理。主持/主研包括国家自然科学基金、国家科技重大专项在内的各类国家级、省部级项目，以及横向委托项目近30项。获教育部科技进步奖、四川省科技进步奖各1项；申请/获得国家/美国发明专利13项、软件著作权11项；发表学术论文百余篇。现为中国图象图形学术可视化与可视分析专委会常务委员。

报告主题：如何从身边数据开始可视化与可视分析的研究与学习

报告摘要：数据可视化是一门交叉性学科，有助于更好地理解数据规律。本报告结合团队近期研究成果，以及面向研究生与本科生教学与指导的具体实践，从触手可及的数据出发，介绍初学者或其他领域研究人员，如何充分利用可视化与可视分析，实现数据的表达、分析与传播。

特邀讲者 夏佳志

夏佳志，博士，副教授，任职于中南大学计算机学院。研究领域为数据可视化与可视分析。于2011年在新加坡南洋理工大学获得博士学位，分别于2005年和2008年在浙江大学计算机学院获得学士学位和硕士学位。先后主持国家自然科学基金青年基金项目和面上项目等课题。于IEEE VAST、IEEE TVCG、ACM MM、ACM SIGCHI、IEEE TCSVT、CAD等会议和期刊上发表相关学术论文30 余篇。任计算机学会CAD&CG专委会委员，中国图像图形学会可视化与可视分析专委会委员， 任IEEE Vis、EuroVis和IEEE TVCG等会议和期刊的审稿人。

报告主题：模式驱动的高维数据可视分析

报告摘要：高维数据可视化与可视分析旨在探索未知数据，发现潜在模式，在数据驱动的科学发现和应用领域探索中发挥着越来越重要的作用。但高维数据可视化面临着高维和未知复杂结构等挑战，是长期以来的研究热点和难点。如何选择高维数据可视化方法、如何理解高维数据可视化的结果、如何设计针对性的高维数据可视分析方法，是可视化用户和新入门研究人员经常遇到的问题。针对上述问题，本次报告将系统性地介绍高维数据可视化的常用技术，举例说明高维数据可视分析系统的设计方法，并探讨当前高维数据可视化与可视分析面临的挑战。