IEEE VIS 2017 參會紀行(1)

2021-03-02 IRC

2017年10月1日至6日,世界頂級可視化盛會 IEEE VIS 2017在美國鳳凰城召開。山東大學交叉研究中心可視化分析與設計實驗室有兩篇論文被IEEE

 InfoVis錄用:EdWordle: Consistency-preserving Word Cloud Editing Revisiting Stress Majorization as a Unified Framework for Interactive Constrained Graph Visualization。陳寶權老師及八名同學參加了今年的會議,汪雲海老師由於籤證被check未能參會。今天我們的初曉偉同學和王妍巖同學順利完成了兩篇論文的Fast forward presentation,歡迎大家參加我們明天的論文報告。文章EdWordle: Consistency-preserving Word Cloud Editing將於10月5日上午8:50-9:10在Room301D由初曉偉和包琛同學報告;文章Revisiting Stress Majorization as a Unified Framework for Interactive Constrained Graph Visualization將於10月5日下午4:35-4:55在Room301D由王妍巖同學報告。

會議的第一天和第二天是大會正式開始前的學術前沿活動,包含多個tutorial和workshop。我們同學對參加的活動做了個簡單介紹:

 Tutorial :Visualization Analysis and Design


在這場tutorial中, Tamara為我們介紹了可視化系統框架中一些比較基礎的知識。這場tutorial總體來說比較簡單易懂,沒有涉及到任何算法,更方便可視化初學者的學習和理解。講者指出了解並熟悉現有的可視化系統可以幫助我們更好地設計新的可視化系統。教程的重點是數據和任務抽象,以及視覺編碼和交互的設計選擇,主要包含四個部分:

Session 1: Visualization Analysis Framework

Session 2: Spatial Layout

Session 3: Color & Interaction

Session 4: Guidelines & Methods


關於這場tutorial的相關學習資料可以戳此連結下載:https://www.cs.ubc.ca/~tmm/talks.html

Tutorial:Applying Color Theory to VIS


如何將顏色理論基礎應用於構建有效的可視化方案對我們來說仍是一個巨大的考驗。在這場tutorial中,講者定義了「色彩和諧」這一概念,並展示了色彩和諧在案例研究中的應用。與往年不同的是,今年的tutorial中講者還為我們介紹了行動裝置對全方位色彩空間的推進,並通過案例分析介紹了自己近期的一些相關工作。這場toturial教會我們如何使用在線行動應用程式成功捕獲顏色,分析和存儲顏色方案,以供將來在視覺分析中的使用。


Tutorial :Interactive Visualization of Large Dynamic Particle Data

這場toturial由Interactive Visualization of Large Dynamic Particle Data一書的四位作者分別從高性能渲染的GPU加速算法、應用於現代計算機硬體的實時數據處理、基於CPU的可視化以及Application-driven GPU-based Abstraction四個方面進行介紹。第一個作者討論關於加速渲染的問題,提出了多種方案,如只渲染物體可見部分減少渲染的壓力,利用GPU加速,對數據進行管理等。第二個作者就數據結構和數據預處理的方面進行講解,並提出多種優化,如Hierarchical Grid Traversal和Efficient Ray-Grid Traversal,如圖中所描述。第三個作者就基於CPU的渲染作介紹,對OSPRay(OSPRay是一個完全基於CPU來加速渲染的可視化工具)做了詳細的描述。最後一個作者討論了獨立於應用的抽象表示生成的GPU和CPU並行算法,內容包括在生物結構學、熱力學、天體物理學等領域中的多種通用表示方案。

在聽報告之餘,山大交叉研究中心可視化分析與設計實驗室的同學們還與香港科技大學屈華民教授組、北京大學袁曉如教授組、清華大學劉世霞教授組等其他參會的老師同學們進行了密切的交流,分享自己的參會經驗和心得體會。


以上是關於IEEE VIS 2017相關的tutorial環節,明天小編將為大家推送此次會議相關的論文介紹。歡迎大家關注山東大學交叉研究中心公眾號(SDU_IRC)獲取最新相關資訊。

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