暑期学校之可视化研讨会分享

1. 暑期学校之可视化研讨会分享 2013年11月22日

2. 1、国内外可视化领域知名专家就相关研究与应用的最新进展作专题报告，了解最新发展动态，开拓新思路1、国内外可视化领域知名专家就相关研究与应用的最新进展作专题报告，了解最新发展动态，开拓新思路 2、举办CCF YOCSEF大数据可视化与分析专题报告会，邀请专家就可视化中大数据的专门问题和思路开展交流讨论 3、与国内外专家、企业家、应用部门面对面交流，研讨可视化前沿技术及其应用，为产、学、研方搭建交流和沟通的平台，促进人才交流 4、参观北京各可视化实验室 5、Poster环节，会后研讨会遴选高质量 poster 入选 SCI 期刊 Journal of Visualization 会议主要內容

6. 主要专题 • 网络信息可视化与可视分析(9:00am-10:00am) • 交通可视化 (10:00am-10:30am ) • 可视化教育(10:30am-10:45am) • 大规模数据科学可视化(11:00am-12:00am) • 大数据分析与可视化(14:00pm-16:00pm) • 领域大数据挑战(嘉宾分享) (16:20pm-16:50pm) • 大规模科学数据可视化 (9:40am-10:55am) • 新闻、可视化与艺术设计(11:00am-12:00am)

7. 第一天：2013年7月12日 网络信息可视化与可视分析(9:00am-10:00am) 具有丰富社会属性的社交网络节点相似性分析 ——张小龙 (PennState) 信息可视化中的边捆绑技术 ——周 虹 (深圳大学) 农药残留检测数据的可视分析 ——陈 谊 (北京工商大学) Case Study on Big Network Visualization ——时 磊 (中科院软件所) 会议日程 ~1

8. 张小龙博士是美国宾夕法尼亚州州立大学(The Pennsylvania State University, University Park)的信息科学与技术学院的副教授，担任宾夕法尼亚州州立知识信息科学与技术学院知识可视化实验室主任。 其主要研究计算机人机交互(Human-Computer Interaction)，多尺度信息可视化理论和系统、社交网络分析和可视化方法和系统、可视化分析中的交互设计与数据处理算法的融合理论和方法、移动设备的交互系统设计和评估等。 具有丰富社会属性的社交网络节点相似性分析 寻找相似的节点是社交网络分析和应用中的一个重要工具，可以帮助我们更好的理解和发现复杂网络中的潜在关系。本报告将简要介绍我们在分析具有丰富社会属性的社交网络方面的工作，侧重于树图的可视化方法和节点相似性算法。 张小龙

9. 周虹博士，深圳大学讲师。2004年于浙江大学计算机科学与技术系获工学学士学位，2009年于香港科技大学计算机科学与工程系获博士学位。周虹博士，深圳大学讲师。2004年于浙江大学计算机科学与技术系获工学学士学位，2009年于香港科技大学计算机科学与工程系获博士学位。 主要从事信息可视化、可视分析、计算机图形学、移动图形学和社会网络分析等方面的研究工作。 信息可视化中的边捆绑技术 在信息可视化领域中，边(线条)是一个用于数据编码的重要视觉元素，人们常常用它来表示图中的关系，表示平行坐标图中的高维数据。但是，当所编码的数据变得非常庞大的时候，数据可视化后的结果常常由于有过多的边相互遮挡影响了信息的表达，从而引发了视觉凌乱问题。为了解决视觉凌乱问题，边捆绑技术应运而生，并获得了热点关注。本综述首先简要介绍视觉凌乱问题，然后详细介绍运用于图、平行坐标图和流量图上的各种基于开销的、基于几何的和基于图像的边捆绑技术。 周虹

10. 陈谊是北京工商大学计算机与信息工程学院教授，CCF理事。陈谊是北京工商大学计算机与信息工程学院教授，CCF理事。 主要研究领域为信息可视化、可视分析和虚拟现实。 农药残留检测数据的可视分析 本报告首先分析了农药残留检测数据的特征，根据分析和决策需要，综合应用平行坐标(Parallel Coordinates)、散点图矩阵(scatter-plot matrix)、树图(Treemap)、基于地理信息的地区分布图(Choropleth maps)等信息可视化方法，设计并实现了面向农药残留检测标准数据和检测结果数据的可视分析方法，实现了对农药残留检测中多维数据和层次数据的可视分析，这些方法可帮助领域专家提高分析效能、快速做出决策。 陈谊

11. 时磊博士现任中科院软件所计算机科学国家重点实验室副研究员。 2008年于清华大学计算机科学与技术系网络研究所获工学博士学位，2003年于清华大学计算机科学与技术系获本科学位。曾于IBM中国研究院任研究员、研究经理。 主要研究方向为信息可视化、大数据可视分析、网络科学与系统，海量动态社交网络、传感器网络、通讯网络的数据处理、分析及可视化。 Case Study on Big Network Visualization The visualization of large, heterogeneous and time-varying information network is a fundamental research problem in both the big data and information visualization area. Applications have been seen widely in the online social network analysis, sensor data management, security, and telecommunications fraud detection. In this talk, I will focus on my recent research to address the "3V" (volume, velocity, variety) big data challenge on information network visualization. I will give several case studies to demonstrate the usage of network visualization as an evidence for statistical patterns and the tool for the explorative data analysis. 时磊

12. 会议日程 ~2 交通可视化 (10:00am-10:30am ) 车辆GPS大数据的可视分析 ——梁荣华 (浙江工业大学) 基于出租车轨迹数据的交通拥堵可视分析 ——王祖超 (北京大学)

13. 梁荣华，浙江工业大学教授、博士生导师，信息工程学院副院长。梁荣华，浙江工业大学教授、博士生导师，信息工程学院副院长。 主要从事信息可视化和可视分析，图形图像处理等方面的研究。 用网络图和地图来可视化大数据 我们通过出租车、公交汽车等营运车辆的GPS获取海量数据，对这些数据的处理面临巨大挑战，我们与香港科技大学合作，在这个方面做了一些工作，重点介绍杭州市出租车辆运行情况的可视分析, 公交车串车 (bus bunching) 以及车头时距 (headway)控制的模拟等。 梁荣华

14. 王祖超是北京大学信息科学技术学院博士研究生。 2009年在北京大学化学学院获得学士学位。 主要研究领域为时空轨迹数据的可视分析，交通数据的可视分析。 基于出租车轨迹数据的交通拥堵可视分析 交通拥堵本身会随着路段和时间的不同而变化，此外它还会沿着路网传播。为了帮助人们理解这些复杂因素，我们建立了一个城市交通拥堵的可视分析系统。我们基于北京市的出租车GPS轨迹数据，提取出了一系列道路交通拥堵事件。进而，我们分析了不同路段的拥堵模式，拥堵在路网上的传播方式，以及这些传播方式随着时间的变化。 王祖超

15. 会议日程 ~3 可视化教育(10:30am-10:45am) 数据可视化课程建设的若干实践经历 ——陈 为 (浙江大学)

16. 陈为 浙江大学计算机学院CAD&CG 国家重点实验室教授，博士生导师。1996 年本科毕业于浙江大学应用数学系，2000 年6月至2002 年6 月在德国Fraunhofer 图形研究所攻读联合培 养博士，2002 年9 月进入浙江大学工作，2009 年12 月晋升教授。2006 年7 月至2008 年9 月在美国普度大学从事访问研究。 研究领域是可视化与可视分析。 数据可视化课程建设的若干实践经历 数据可视化的本科教程的教学目的是为本科高年级同学从可视化的角度提供新的信息理解和发布手段，同时可为相关数据处理、设计人员提供科普性知识。我将以在浙江大学计算机学院三年的授课经历为背景，分享“数据可视化”课程设计、建设和执行方面的经验。 陈为

17. 会议日程 ~4 大规模数据科学可视化(11:00am-12:00am) 高性能计算中的可视化 ——范 瑾 (并行科技) 科学计算时空数据的可视化分析 ——单桂华 (中科院网络中心) 科学计算中的TB量级数据可视分析 ——肖 丽 (北京应用物理与计算数学研究所) 大规模集合模拟数据的耦合场线分析 ——郭翰琦 (北京大学)

18. 范瑾北京并行科技有限公司产品经理，具有多年HPC行业经验，负责公司云计算与可视化产品。范瑾北京并行科技有限公司产品经理，具有多年HPC行业经验，负责公司云计算与可视化产品。 高性能计算中的可视化 报告介绍了传统高性能计算行业中若干与可视化相关的问题，如：设备性能可视化、应用运行过程可视化、前后处理可视化等，同时，给出了利用工具软件解决上述可视化问题的方法，为高性能计算行业用户更好地使用大型计算机群给出了建议。 范瑾

19. 单桂华博士中科院超级计算中心副研究员，硕士生导师。中科院超级计算中心可视化技术部主管。单桂华博士中科院超级计算中心副研究员，硕士生导师。中科院超级计算中心可视化技术部主管。 主要从事科学计算的可视化与可视分析研究。 科学计算时空数据的可视化分析 报告通过天文和大气领域的可视化分析案例，介绍科学计算时空数据的可视化与分析技术。宇宙结构的可视化，3072^3个粒子的离散数据，单时刻达1.4TB，64个时刻，共90TB。以密度和速度弥散为可视化变量场，在GPU机群上实现数据的可视化处理，直观再现数据所包含的物理特征结构，如絮状的星系结构和黑洞。针对天文学家感兴趣的特征信息做进一步的可视分析，帮助科学家分析宇宙结构演化。在吸积盘流场可视化中，采用流线和轨迹线可视化技术，帮助科学家分析粒子如何被吸入吸积盘中。在气候模拟数据的可视化分析中，采用多变量可视化、轨迹线、LIC等可视化技术，帮助科学家分析海洋环流、全球气候变化的规律。 单桂华

20. 肖丽北京应用物理与计算数学研究所副研究员，中物院高性能数值模拟软件中心后处理团队首席专家，北京应用物理与计算数学研究所科学计算可视分析团队负责人。肖丽北京应用物理与计算数学研究所副研究员，中物院高性能数值模拟软件中心后处理团队首席专家，北京应用物理与计算数学研究所科学计算可视分析团队负责人。 科学计算中的TB量级数据可视分析 在科学与工程计算中，在数千上万核上，模拟的模型通常包含数亿网格单元，输出的时变总量通常达到TB量级。时变数据集由数百上千的单时刻数据集组成。单时刻数据集分布存储在数千上万个文件中，数据规模达到GB乃至十GB量级。针对以上应用需求，研制和发展了并行可视分析软件平台。该平台具有丰富的数据操作、分析、查询和可视化方法，并实现多种方法的耦合使用。目前该平台已应用于武器物理、激光聚变、全球气候变化、复杂电磁环境、材料科学、地质灾害和地下水资源监测等领域。实际应用表明，对于单时刻GB量级数据，在数十上百核上，可视分析交互响应时间可控制在数秒以内，基本满足交互分析需求。 肖丽

21. 郭翰琦是北京大学信息科学技术学院的博士研究生。 2009年在北京邮电大学理学院获得学士学位。 主要研究方向为大规模数据可视化，体数据可视化，以及多变量数据可视化等。 大规模集合模拟数据的耦合场线分析 集合模拟是科学计算中的一种常用手段，在大气、气候等数值模拟中被广泛应用。我们提出一种新的方法比较集合模拟结果中的不同，特别是向量场间的不同。通过比较和量化不同结果中场线的异同，我们在拉格郎日意义下构建集合模拟的变异场，描述并可视化模拟结果在不同区域的差异。由于场线追踪和比较分析的计算和存储代价非常高，我们设计了一种类似于MapReduce的系统，利用超级计算机加速分析大规模集合模拟数据。利用该方法，用户可以有效地浏览和探索集合模拟结果之间的异同。 郭翰琦

22. 会议日程 ~5 Poster FastForward(12:05am-12:30am) 会后研讨会委员会将遴选10-15篇poster入选SCI期刊Journal of Visualization

23. 一种基于螺旋圈结构视频可视化方法(西南科技大学)一种基于螺旋圈结构视频可视化方法(西南科技大学) AirVis:一个基于Web的空气质量数据可视分析系统(中南大学) An Image-space Energy-saving Visualization Scheme for OLED Displays(浙江大学) 大规模天文模拟数据的可视化与可视分析(中科院计算机网络信息中心) 中科院网站群信息可视化(中科院计算机网络信息中心) GlobeVis:气候模式数据可视化软件(中科院计算机网络信息中心) Online Visualization Framework for 3D City Models based on HTML5 and NoSQL A Heuristic Approach of Visualizing and Analyzing Multivariate Spatial Data(浙江大学) 一种姿态序列有限状态机的动作识别方式(西南科技大学) Spatiotemporal Anomaly Visualization for Large-scale Dynamic Networks Visualize Large-scale Networks with Structural Equivalence A Multi-View Visualization System for Network Security Situation Awareness(中南大学) MPVR: A Multi-Perspective Visual Retrieval Toolkit for Multidimensional Data 3D ThemeRiver: A Method for Exploring Intra-Domain and Inter-DomainThematic Changes AnNetTe - Analyzing Network Technology Poster Program ~1

24. 地震活动与电磁扰动相关性假说的可视分析(北京大学)地震活动与电磁扰动相关性假说的可视分析(北京大学) 基于多属性值重要性的恐怖袭击事件态势可视评估(中国民航大学) United Treemap: 一种改进的树图布局算法(北京工商大学) Visualization of Multi-Hierarchical Data(Shandong University) A Perceptual Texture Generation Method for Visualization of Oceanographic Data 手绘辅助的地层数据解释性可视化(北京大学) 智能图布局工具(北京大学) An Interactive Visual Analysis Method for Schema Quality in Relational Database ROR : A new approach of social media time-varying text analysis(天津大学) 融合目标检测的河蟹目标精细分割方法研究(中国农业大学) A Visual Analytics System for Stock Data(Shandong University) 基于起始索引编码的GPU图像压缩与合成方法(国防科技大学) "科学计算可视化"教学平台“未奥”(北京师范大学信息科学与技术学院) 面向大规模多层多块结构网格数据的可视分析技术(北京应用物理与计算数学研究所) 基于ThemeRiver 的城市空气质量监测数据可视分析(山东大学) 基于聚类的二维向量场可视化(北京林业大学信息学院/北京大学) Efficient Quadratic Reconstruction and Visualization of Tetrahedral Volume Datasets Poster Program ~2

25. 会议日程 ~6 大数据分析与可视化(14:00pm-16:00pm) 用网络图和地图来可视化大数据 ——胡一凡 (AT&T Labs) 可验证可视化，向量场分析，都市大数据可视化 ——Claudio Silva (NYU) 大数据时代面向大众的可视化工具开发和平台建设 ——屈华民 (香港科技大学)

26. Yifan Hu is a Principal Member of Technical Staff in the Information Visualization Department, AT&T Labs (formerly part of the Bell Labs). He received a BSc and MSc in Applied Mathematics from Shanghai Jiao-Tong University and Ph.D. in Optimization from Loughborough University, UK. Prior to joining AT&T Labs, he worked at Daresbury Laboratory, UK, and at Wolfram Research, USA. His research interests include information visualization, data mining, numerical and combinatorial algorithms. 用网络图和地图来可视化大数据 随着不断增加的计算能力，源于科学与工程计算，互联网的应用（如Facebook和Twitter/微博）的数据正随时间呈指数增加。可 视化可以帮助我们从这些数据中得到一个全局的视野，发现结构和异常。许多现实世界的大型关系型数据，如在线社交网络的复 杂关系，可以用图或其他高维数据来描述。在这个讲座中，我们将讨论图的可视化算法和挑战。同时，我们将讨论如何用普通人容易理解的方式来可视化图和文本流中的集群关系。我们将可视化亚 马逊，Netflix公司 , last.fm和Twitter微博有关的数据实例。 Yifan Hu

27. ClaudioSilva New York University, USA Dr. Silva serves as CUSP’s Head of Disciplines, Professor of Computer Science at NYU Poly, and a faculty member at Courant and the Center for Data Science. Previously, he held research and academic positions at the University of Utah, AT&T Labs-Research, IBM Research, Sandia National Laboratory and Lawrence Livermore National Laboratory. His current research interests include Big Data and Urban Systems. And he is currently on the editorial board of the ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems (TSAS), Computer Graphics Forum, Computing in Science and Engineering, Computer and Graphics, The Visual Computer, and Graphical Models Topics in Verifiable Visualization, Vector-field k-means, and Big Urban Data Visualization We take the view that future advances in science, engineering, and medicine depend on the ability to comprehend the vast amounts of data being produced and acquired. Visualization is a key enabling technology in this endeavor: it helps people explore and explain data through software systems that provide a static or interactive visual representation. Despite the promise that visualization can serve as an effective enabler of advances in other disciplines, the application of visualization technology is non-trivial. The design of effective visualizations is a complex process that requires understanding of existing techniques and how they relate to human cognition. Visualizations need to be effective, efficient, and correct. This requires a combination of design and science to reveal information that is otherwise obscured. In this talk, we plan to discuss recent work on three main topics: 1) the need for research in visualization correctness; 2) an example of pairing ideas from machine learning and scientific visualization into a powerful analysis technique; and 3) recent efforts in urban data visualization. ClaudioSilva

28. 屈华民现任香港科技大学计算机与工程系副教授。他于西安交通大学取得数学本科学位，于纽约州立大学石溪分校取得计算机硕士和博士学位。 主要研究兴趣是可视化和计算机图形学。 在可视化领域，包括科学可视化，信息可视化，和可视分析。 大数据时代面向大众的可视化工具开发和平台建设 大数据时代的一个重要课题是如果面向大众开发一些易用，有效，而且容易产生粘性的可视化工具和平台。我会首先简要回顾一下近２０年那些在公众中产生广泛影响的可视化技术，并试图分析这些技术广受欢迎的原因，以及它们的有效性和重要性。然后，针对大数据的特点和中国的国情，和大家一起探讨面向大众的可视化工具开发和平台建设所面临的机遇和挑战，并预测一些近期内可能取得重大进展的工具和平台。 屈华民

29. 会议日程 ~7 领域大数据挑战(嘉宾分享)(16:20pm-16:50pm) 地理时空数据可视化研究 ——龚建华(中国科学院遥感与数字地球研究所) 面向综合交通运行监测与服务的异构大数据技术应用 ——李 静(北京市交通运行协调指挥中心) 网络安全领域 安全中对复杂大规模数据分析的需求 ——张 卓(奇虎360)

30. 龚建华现为中国科学院遥感与数字地球研究所研究员，博士生导师。 1995年获北京大学遥感与地理信息系统研究所理学博士学位， 1995至2001年在中国科学院资源与环境信息系统国家重点实验室以及香港中文大学地球信息科学联合实验室完成两期博士后研究。目前任“浙江中科空间信息技术应用研发中心”主任，中科院遥感所与天津城建学院“数字城市与虚拟现实实验室”副主任,中国地理信息系统协会医学地理学专业委员会副主任、中国计算机学会虚拟现实与可视化技术委员会委员，中国计算机学会协同计算专业委员会委员，西南交通大学、上海大学兼职教授等。 研究方向地学可视化、虚拟地理环境、及区域可持续发展。 地理时空数据可视化研究前沿 本报告主要介绍地理遥感要素（观测数据、模型计算数据）时空数据可视化，自然地理过程（如洪水、台风等）可视化，以及人文地理过程（如人群活动行为、疾病传播等）可视化等的相关研究，并汇报中科院遥感地球所目前“一三五”项目与地学可视化相关的技术挑战与探索计划（如下一代数字地球、地理遥感大数据可视化分析、人地系统大规模社会人群活动可视化与图谱分析等） 龚建华

31. 李静，高级工程师，北京市交通运行监测调度中心总工程师。运筹学与控制论硕士（ 03 年北京工业大学）。 面向综合交通运行监测与服务的异构大数据技术应用 北京市交通运行监测调度中心(TOCC)，为满足向政府决策、行业监管、企业运营、百姓出行提供全方位、多模式、多维度的交通数据服务目标，建立了涵盖城市道路、高速公路、国省干线等三大路网，轨道交通、地面公交、出租汽车等三大市内交通方式，公路客运、民航客运、铁路客运等三大城际交通方式，覆盖19个监测领域的综合交通运行动态监测平台，平台实时性要求高、并行计算量大、涉及数据规模巨大、数据结构复杂，要求综合交通数据支撑系统具有异构大数据快速存取、处理和并发相应能力。 李静

32. 张卓是奇虎360 信息安全部 系统研发工程师，主要主导奇虎360内部信息安全，入侵监测系统的研发工作。 2010年毕业于华侨大学，工学学士学位。 目前主要研究方向：APT攻击的检测，基于大数据条件下的入侵监测系统，旁路流量云端存储与处理等。 安全中对复杂大规模数据分析的需求 传统安全监测系统已经不能迎接大数据环境下的挑战，如何从海量数据背景里去发现异常行为与攻击，无论从技术和工程上都有很大的挑战性，本报告基于工作中遇到的挑战和问题，与大家一同讨论大数据条件下面对安全问题所产生的具体需求。 张卓

33. 会议日程 ~8 第二天：2013年7月13日 文本可视分析 (08:30am-09:30am) 文本可视分析及其应用 ——刘世霞 (微软亚洲研究院) Visual Analysis of Topic Competition on Social Media ——巫英才 (微软亚洲研究院) StoryFlow: Tracking the Evolution of Stories ——崔炜炜 (微软亚洲研究院) Vis4Heritage: Visual Analytics Approach on Grotto Wall Painting Degradations ——张加万 (天津大学)

34. 刘世霞博士是微软亚洲研究院的主管研究员（lead researcher)。她在哈工大获得学士和硕士学位，在清华大学计算机系获得博士学位。 研究方向文本可视分析，社会化媒体可视分析以及搜索日志可视分析。 文本可视分析及其应用 在纷繁复杂的信息世界里，文本是最为重要的信息传递及交流沟通手段。为了帮助用户更好地理解和分析大量的文档信息，文本挖掘领域提出了很多文本挖掘技术。这些文本挖掘技术在一定程度上可以帮助用户理解这些复杂的文本信息。然而主题分析技术的结果通常非常复杂，一般的用户难以理解。另一方面，不同的用户有不同的需求，一个文本挖掘模型很难满足不同用户的信息需求。为了解决这一问题，研究人员将文本分析技术和交互式可视化技术结合在一起，设计了多种文本可视分析技术。在这一讲座中，我将以实际应用为例，介绍如何有效设计可视分析系统和工具并用它们帮助用户更好地理解和分析复杂的文本信息。 刘世霞

35. 巫英才博士是微软亚洲研究院的副研究员。他2004年本科毕业于华南理工大学计算机科学与技术系，2004年到2009年在香港科技大学攻读计算机科学博士学位。巫英才博士是微软亚洲研究院的副研究员。他2004年本科毕业于华南理工大学计算机科学与技术系，2004年到2009年在香港科技大学攻读计算机科学博士学位。 研究方向社会化媒体可视分析，不确定性数据可视化以及大规模用户日志可视分析. Visual Analysis of Topic Competition on Social media How do various topics compete for public attention when they are spreading on social media? What roles do opinion leaders play in the rise and fall of competitiveness of various topics? In my talk, I will introduce our research work on visualization of information diffusion on social media, namely, visual analysis of the dynamics of topic competition on social media. This work employs an expanded topic competition model to characterize the competition for public attention on multiple topics promoted by various opinion leaders on social media. To allow an intuitive understanding of the estimated measures, this work uses a timeline visualization through a metaphoric interpretation of the results. The visual design features both topical and social aspects of the information diffusion process by compositing ThemeRiver with storyline style visualization. ThemeRiver shows the increase and decrease of competitiveness of each topic. Opinion leaders are drawn as threads that converge or diverge with regard to their roles in influencing change in public agenda over time. To validate the effectiveness of the visual analysis techniques, I will also report the insights gained on two collections of Tweets: the 2012 United States presidential election and the Occupy Wall Street movement. 巫英才

36. 崔为炜博士是微软亚洲研究院的研究员。他2006年在清华大学计算机系获得学士学位，2011年在香港科技大学计算机系获得博士学位。崔为炜博士是微软亚洲研究院的研究员。他2006年在清华大学计算机系获得学士学位，2011年在香港科技大学计算机系获得博士学位。 研究方向为网络图可视化和文本可视分析。 StoryFlow: Tracking the Evolution of Stories Storyline visualizations, which are useful in many applications, aim to illustrate the dynamic relationships between entities in a story. However, the growing complexity and scalability of stories pose great challenges for existing approaches. In this paper, we propose an efficient optimization approach to generating an aesthetically appealing storyline visualization, which effectively handles the hierarchical relationships between entities over time. The approach formulates the storyline layout as a novel hybrid optimization approach that combines discrete and continuous optimization. The discrete method generates an initial layout through the ordering and alignment of entities, and the continuous method optimizes the initial layout to produce the optimal one. The efficient approach makes real-time interactions (e.g., bundling and straightening) possible, thus enabling users to better understand and track how the story evolves. Experiments and case studies are conducted to demonstrate the effectiveness and usefulness of the optimization approach. 崔为炜

37. 张加万，天津大学教授，软件工程专业博士生指导教师，同时，他现还担任天津大学软件学院副院长、天津大学中国文化遗产保护与传承信息技术研究中心主任、天津大学建筑学院建筑学专业博士生指导教师。张加万，天津大学教授，软件工程专业博士生指导教师，同时，他现还担任天津大学软件学院副院长、天津大学中国文化遗产保护与传承信息技术研究中心主任、天津大学建筑学院建筑学专业博士生指导教师。 研究兴趣是信息可视化与可视分析、图形学和真实感绘制、文化遗产保护与传承信息技术。 Vis4Heritage: Visual Analytics Approach on Grotto Wall Painting Degradations 石窟寺壁画是一种重要的文化遗产类型，很多重要的世界文化遗产地如高句丽、敦煌等因其精美的壁画而闻名于世。但这些精美的壁画面临着全球气候变化、工业污染、大量游客等自然和人为因素的威胁，出现了如壁画脱落、颜料退化变色、以及酥碱、疱疹、起甲、裂隙等多种病害。本研究工作将高维数据的可视分析技术应用到石窟寺壁画病害的分析研究中，提出了一个适合于壁画病害模式发现的多分辨率可视分析框架，使得文物保护专家可以从遗产地、洞窟、墙壁、病害区域等多个尺度对壁画病害规律和模式进行研究。同时，为了能够验证方法的可用性并对工作进行评价，我们使用世界遗产地敦煌莫高窟的壁画病害普查数据开展了四个典型病害案例研究，并邀请世界遗产地文物保护领域的专家对我们的方法和原型系统进行了专家评审。 张加万

38. 会议日程 ~9 大规模科学数据可视化 II(9:40am-10:55am) Prediction of the fishing ground using visualization techniques ——Koji Kayamada (京都大学) Terrain Visualization in Mobile Device ——汪国平 (北京大学) Developments of a Multidisciplinary Computing Visualization System ——王成恩 (东北大学) 过程纹理感知特征及其在海洋可视化中的应用 ——董军宇 (青岛海洋大学) 基于二维自由度的结构敏感高效3D点云可视化选取技术 ——俞凌云 (荷兰格罗宁根大学)

39. Koji Koyamada received a B.S., M.S. and Ph.D degrees in electronic engineering from Kyoto University, Kyoto, Japan in 1983, 1985, and 1994, respectively. He is a professor at Kyoto University. Research interest :modeling, simulation and visualization. Prediction of the fishing ground using visualization techniques In this talk, we will describe a role of visualization techniques for the fishing ground prediction. Recently, the prediction technologies are highly expected in the fishery industry. Due to the global warming, the fishery is getting difficult. On the other hand, the accuracy of the atmosphere and ocean simulation has been improved since the modeling technologies and the computing power are advanced noticeably. In the prediction, we develop a habitat suitability index (HSI) model using the simulation results and catch per unit effort (CPUE) data. In the development, we first select variables which have high correlations with CPUE to draw a suitable index (SI) in the variable space and then construct a HSI model using these SI equations. To validate the model, we visualize the HSI distribution in the coordinate space. Currently, we are developing a user interface in which fishermen can construct their own HSI map. Koji Koyamada

40. Koji Koyamada received a B.S., M.S. and Ph.D degrees in electronic engineering from Kyoto University, Kyoto, Japan in 1983, 1985, and 1994, respectively. He is a professor at Kyoto University. Research interest :modeling, simulation and visualization. Trends in Japanese Visualization Community In this talk, we will introduce some activities of visualization society in Japan (VSJ). The VSJ started as a flow visualization society and is now integrated with information visualization community. From 1996, the VSJ has organized the largest visualization conference in Japan, which is composed of invited presentations and commercial exhibitions. In the VSJ, we initiated a special interested group on visual data mining from 2001. In this SIG, we have discussed on several topics on visualization. Our topic that has attracted much interest in the SIG is particle graphics (PG). The PG becomes one of effective solutions when the number of semi-transparent graphics objects is huge and the visibility sorting is difficult. Thus, the PG has been selected as a core technology for visualizing a huge simulation result in the Japanese fastest computer system, the K computer. We show its technological overview and our future plan on its enhancement. Koji Koyamada

41. 汪国平北京大学信息科学技术学院教授，博士生导师，1997 年获得复旦大学理学博士学位，现任北京大学图形与交互技术实验室主任，北京大学信息学院软件研究所副所长。 主要从事计算机图形学、虚拟现实与仿真、人机交互等方面的教学与研究. Terrain Visualization in Mobile Device In destributed virtual reality system, mobile client is becoming increasingly important. In this talk, one mobile client of DVR is introduced, in which novel data cache strategies of multiresolution terrain are considered to reduce the amount of data transmission.The ballance of performance and memory usage can promote the efficiency of terrain visualization. 汪国平

42. 王成恩，东北大学教授，流程工业综合自动化国家重点实验室副主任，航空动力装备振动与控制教育部重点实验室副主任。王成恩，东北大学教授，流程工业综合自动化国家重点实验室副主任，航空动力装备振动与控制教育部重点实验室副主任。 Developments of a Multidisciplinary Computing Visualization System The presentation addresses architectural design and developments of an ad hoc visualization system, which is intentionally applied to multidisciplinary engineering computations, such as heat transfer and structural analysis. Mathematically, visualization of multiphysics processes is implemented in three categories of fields, namely the visualization of scalar fields, vector fields, and tensor fields. Respectively, the presentation discusses basic visualization techniques for scalar, vector and tensor fields, supported with illustrations of typical physical fields like temperatures, displacements and velocities. 王成恩

43. 董军宇，1972年9月生，1989年至1993年在青岛海洋大学应用数学系应用数学专业读本科,1996年至1999年在青岛海洋大学应用数学系读硕士，2000年至2003年在英国Heriot-Watt大学的纹理实验室攻读博士学位。2004年回国后加入中国海洋大学，现任中国海洋大学计算机科学与技术系系主任、教授、博士生导师。董军宇，1972年9月生，1989年至1993年在青岛海洋大学应用数学系应用数学专业读本科,1996年至1999年在青岛海洋大学应用数学系读硕士，2000年至2003年在英国Heriot-Watt大学的纹理实验室攻读博士学位。2004年回国后加入中国海洋大学，现任中国海洋大学计算机科学与技术系系主任、教授、博士生导师。 主要从事水下视觉、海洋数据挖掘及可视化等研究。 过程纹理感知特征及在海洋数据可视化中的应用 过程纹理可广泛应用于计算机图形和数据可视化等方面。过程纹理生成模型可以通过改变数学模型的输入参数有效地产生大量的不同图案的纹理。具有特定感知特征的纹理可用于数据可视化。我们首先介绍通过心理物理学实验获得的12中感知特征。在可视化应用中，我们将具有可控维度的过程纹理用于海洋流场可视化，在此基础上，给出了一种基于条件熵的寻找符合人类视觉感知的最优模型参数的方法。 董军宇

44. Lingyun Yu got her PhD in June 2013 from the University of Groningen in the field of Scientific Visualization and Interaction. Her current research focuses on interactive visualization and human-computer interaction. 基于二维输入的三维点云数据的选择技术 数据选择是对数据交互的先决步骤，是可视化交互的一个基本技术。在数以万计的粒子所组成的三维点云数据的空间中进行高效的选择特别具有挑战性。我们提出了两种新的选择技术TeddySelection 和 CloudLasso，支持在大型三维点云数据空间中进行直观交互的选择。具体来说，我们描述了如何使用鼠标或触摸的方式在二维屏幕上，通过简单拉索方法，对三维空间中的目标粒子云进行选择。我们的技术能根据密度分布，自动确定被输入的拉索所包围的粒子的选择体。这种选择技术可以广泛应用到的基于粒子系统的领域。TeddySelection 和 CloudLasso降低了，在情况下甚至避免了，多个复杂的基于布尔代数的选择步骤。通过一个正式的用户测试研究也证实了这一点，在测试中，我们将相对比较灵活的CloudLasso技术与标准的基于cylinder的选择技术进行比较。研究结果表明，前者比后者更高效，在一些案例中，利用CloudLasso技术所花费的时间是利用标准的基于cylinder技术的一半。 Lingyun Yu

45. 会议日程 ~10 新闻、可视化与艺术设计(11:00am-12:00am) 可视化和艺术的融合：香港科技大学和中国美院的联合课程实验 ——屈华民 (香港科技大学) 境外媒体的数据新闻发展与实践 ——黄志敏 (财新传媒) 从“社会媒体可视化”到“社会表情” ——杨磊 (CModa) 数据可视化与艺术实践 ——付晓东 (“空间站”艺术机构)

46. 屈华民现任香港科技大学计算机与工程系副教授。他于西安交通大学取得数学本科学位，于纽约州立大学石溪分校取得计算机硕士和博士学位。 主要研究兴趣是可视化和计算机图形学。 在可视化领域，包括科学可视化，信息可视化，和可视分析。 香港科技大学和中国美院的联合课程实验 可视化是一门融合技术和艺术的学科。目前工科背景的学生普遍缺乏艺术设计方面的系统训练，而艺术设计类的学生在数据处理和编程方面比较薄弱。同时具有很强技术和艺术背景的学生非常少，这制约着可视化学科的发展。今年六月份，香港科技大学和中国美院联合推出了一门“设计思维”的实验课程，将工科学生和艺术设计类学生放在同一个教室，让他们相互学习，取长补短，自由组合成跨界小组，合作完成一些需要紧密结合技术和设计的课程项目。我会和大家分享这门课的基本情况，取得的经验和教训，并介绍一些涉及可视化的学生作品。 大数据时代面向大众的可视化工具开发和平台建设 大数据时代的一个重要课题是如果面向大众开发一些易用，有效，而且容易产生粘性的可视化工具和平台。我会首先简要回顾一下近２０年那些在公众中产生广泛影响的可视化技术，并试图分析这些技术广受欢迎的原因，以及它们的有效性和重要性。然后，针对大数据的特点和中国的国情，和大家一起探讨面向大众的可视化工具开发和平台建设所面临的机遇和挑战，并预测一些近期内可能取得重大进展的工具和平台。 屈华民

47. 黄志敏：财新传媒CTO（首席技术官），十七年互联网工作经验，参与创建网易，3721创始人。1994年毕业于华南理工大学，工学学士学位，EMBA在读。 黄志敏

48. 杨磊 CMoDA 中华世纪坛数字艺术馆执行馆长，策展人，CMoDA_Lab主持。 专注信息可视化在智慧城市以及Smart Citizen领域的研究与应用。 从社会媒体可视化到社会表情 社会媒体对事件新闻的舆论反响与传播构成了社会思想活动生态，给传统新闻效应带来巨大变化。单一新闻源及内容被复制、采样、解构、重组、臆造，在开放的社会媒体环境中散播。信息可视化将碎片化离散信息通过可视化手段和视觉组织，试图从视觉角度观察研究复杂问题，了解现状，摸索现象，找出社会思想活动生态中的关键节点与形态，而“社会表情”就是它们的动态集结。运用数字设计与艺术手法，将在线虚拟世界反映出的“社会表情'”与城市公共空间结合，打通社会物理空间与虚拟空间之间的联系，进一步激活社会思想交流。 杨磊

49. 付晓东：《美术文献》杂志执行主编。空间站创始人，总监。2012年与果壳网共同创办的“第八日-艺术家访问科学家实验室计划”，促进艺术与科学的合作和交流。曾担任澳大利亚24HR ART访问策展人，CYAP中国青年艺术扶植推广计划艺术总监。“分享主义”大声展策展人等。在法国Photo levallois、皮埃尔于贝尔新媒体创作奖、亚洲青年艺术奖，等评选担任评委。现正在筹备2013年第八届深圳水墨双年展，策展人。 数据可视化与艺术实践 付晓东

50. 会议有助于了解最新发展动态 • 会议只是一个交流沟通平台 • 参会前一定要了解一些基本概念