会议信息

2018大数据可视化高峰论坛(长春)
2018 Big Data Visualization Summit Forum-Changchun
主题: 时空大数据可视化与可视分析

    随着数据采集效率的提高,不断积累的时空数据已涵盖众多应用领域。利用可视分析技术增强时空关联模式的可理解性,交互式探索时空数据中的异常现象从而可以充分挖掘出有价值的信息和隐藏的特征。本次高峰论坛旨在以时空大数据可视化与可视分析为主题,邀请国内本领域知名专家开展学术交流,带动东北地区可视化研究工作发展,促进大数据可视化与可视分析相关研究的创新与推广应用。
    主办单位:中国图象图形学学会
    承办单位:东北师范大学信息科学与技术学院、东北师范大学大数据研究院
    赞助单位:海云数据
    会议时间:2018年06月24日下午13:30-18:00
    会议地点:东北师范大学净月校区环境学院报告厅
    执行主席:张慧杰,东北师范大学信息科学与技术学院
    会议报名:https://s.wcd.im/v/2s8qtZ36/

    

会议日程

    13:30-13:50 签到
    13:50-14:00 开幕致辞
    14:00-14:30 特邀讲者:袁晓如研究员,北京大学,CSIG-VIS专委会主任委员
    14:00-14:40 演讲题目:从数据到行动——大数据可视化与可视分析
    14:30-15:00 特邀讲者:张加万教授,天津大学软件学院副院长、数据科学研究院常务副院长
    14:40-15:10 演讲主题:大数据可视分析研究与行业应用实践
    15:00-15:30 特邀讲者:曹楠教授,同济大学设计创意学院、智能大数据可视化实验室创始人及主任,国家第十二批青年千人
    14:40-15:10 演讲主题:交互式可视化异常检测及其应用
    15:30-15:50 茶歇、合影
    15:50-16:20 特邀讲者:张慧杰教授,东北师范大学
    15:30-16:00 演讲题目:多变量体数据关联模式与特征探索可视化研究
    16:20-16:50 特邀讲者:华德禹研发主管,海云数据
    16:00-16:20 演讲题目:时空可视分析技术在行业中的应用
    16:50-17:10 特邀讲者:吴亚东教授,西南科技大学计算机学院副院长
    16:20-16:50 演讲题目:ChinaVis 2018介绍
    17:10-18:00 Panel讨论

特邀嘉宾

    特邀讲者:袁晓如研究员,北京大学,CSIG-VIS专委会主任委员
    演讲题目:从数据到行动——大数据可视化与可视分析
    报告摘要:通过数据理解社会运行是非常重要的方式。现代科技的发展使得我们能够几乎全程记录人类活动全过程。而发掘数据的真正价值在于分析。无论是利用各种轨迹数据研究城市运行,利用交易数据理解商业交换规律,还是通过数据进行政府决策、安全态势评估,其技术核心都是知识提取。人们需要从庞杂的数据中挖掘出清晰和结构化的信息和知识。近几十年来,人们在统计分析、机器学习等自动分析技术方面取得了长足的进展,但这些技术通常要求数据本身是完整的、正确的、静态的、清晰的和结构化的。数据的语义和分析的目标也必须是清晰明确的。不幸的是,在真实的数据分析中,以上的条件往往达不到。例如,复杂数据自身的一些特点也使得它难以被自动分析,包括空间异质性、空间自相关和空间多尺度。由于以上种种原因,完全自动的分析往往得不到理想的结果。人们逐渐认识到,人的参与在数据分析中的巨大作用,可视分析技术可以扮演重要的角色。
    可视分析是对大数据进行分析的一种有效手段,日益受到重视。在中国计算机学会大数据专家委员会发布的2014-2016年大数据十大趋势中,可视分析技术的发展连续三年被列入其中。可视分析技术的目标是使数据分析过程透明化。它结合了可视化、人机交互和自动分析技术。在一个典型的可视分析流程中,自动分析的结果通过可视化展示给用户,用户通过人机交互技术评价、修改和改进自动分析模型,从而得到新的自动分析结果。通过这种方式,可视分析技术将人的经验智慧与机器的运算能力紧密的结合在一起。这其中,由人来定义分析任务和识别复杂的模式,由机器来存储和分析大量的数据。分析结果的可视化则成为人与机器合作的桥梁。可视分析技术使得人们可以从数据中得到更多更有用的知识。这个报告将讨论强调以用户为中心的可视化与可视分析方法。
    个人简历:袁晓如研究员,博士生导师,北京大学信息科学技术学院学院信息科学中心/智能科学系副主任,机器感知与智能教育部重点实验室副主任,大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。主要研究方向包括复杂流场数据可视化,高维/时空数据,交通、社会媒体数据的分析,可视化的快速构建方法。在IEEE VIS,IEEE TVCG等国内外各主要可视化期刊会议发表论文90余篇。高动态范围可视化的工作获得2005年IEEE VIS大会最佳应用论文奖。2013年来指导实验室团队7次在IEEE VAST可视化分析挑战赛中获奖。2009年起每年主持北京大学全国可视化前沿暑期学校,三次组织中国计算机学会可视化方向前沿讲习班,面向国内科研院所和企事业单位培养可视化人才。数十次担任IEEE VIS, EuroVis, IEEE PacificVis等国际可视化会议程序委员会委员。2017年 IEEE VIS大会论文共同主席(SciVis),2016年IEEE PacificVis论文主席。创建中国可视化与可视分析(ChinaVis)大会。担任《中国计算机学会通讯》专题主编,Journal of Visualization (Springer)等国内外期刊编委。中国计算机学会理事,杰出会员,杰出讲者。中国计算机学会大数据专家委员会委员。中国图象图形学学会可视化与可视分析专业委员会主任。其他信息参见http://vis.pku.edu.cn/wiki

    特邀讲者:张加万教授, 天津大学软件学院副院长、数据科学研究院常务副院长
    演讲题目:大数据可视分析研究与行业应用实践
    报告摘要:可视化是大数据分析的重要利器,结合所在实验室在可视分析技术上从事的研究经历,及在城市、金融、文化等领域的应用开发实践,探讨可视分析技术在应用的作用和价值。
    个人简介:张加万,天津大学教授,博导,软件学院副院长,数据科学研究院常务副院长。研究兴趣是可视化与可视分析,计算机视觉、计算机图形学。学术成果发表在ACM Siggraph、Siggraph Asia, IEEE Vis, TVCG, TMM, IJCV,IJCAI等国内外知名期刊和会议上。曾获得天津市科技发明奖、科技进步奖、天津市青年科技奖等。

    特邀讲者:曹楠教授,同济大学设计创意学院、智能大数据可视化实验室创始人及主任
    演讲题目:交互式可视化异常检测及其应用
    报告摘要:异常检测是数据科学领域的重要研究课题,被广泛应用在金融(检测金融诈骗)、互联网(检测网络攻击及异常用户行为)、医疗信息(检测疾病)以及其他众多应用领域当中。由于其重要性,众多机遇机器学习的自动化的异常检测算法再过去的几十年中被广泛研究。但是,由于缺乏用于训练模型或者检验计算结果的基本事实数据,现有技术难以得到广泛应用。为了解决这些困难,我们的研究专注于基于可视化方法的交互式异常检测技术。在这个报告中,将回顾过去5年内我们在该领域的相关研究以及若干关键技术。这些技术通过直观的可视化表达,兼顾用户决策及自动分析于一体,能够帮助用户更加精准高效对异常情况作出分析判断。
    个人简介: 曹楠博士,国家第十二批青年千人,同济大学设计创意学院教授,博士生导师,同济大学智能大数据可视化实验室创始人及主任。曹楠毕业自香港科技大学、获得计算机博士学位。加入同济前,曹楠曾担任美国IBM 沃森研究院研究员以及IBM全球可视化及图形学会共同主席。他在IBM 研究部门工作的近十年中,曾获得IBM杰出技术成就奖、IBM 杰出研究成就奖、以及多项 IBM创新成就奖。曹楠主要研究方向是大数据分析及可视化,其研究成果涵盖了数据可视化、数据挖掘、机器学习、及人机交互多个技术层面,并被应用在信息安全、智慧城市、健康医疗、智能设计等众多应用领域。曹楠累计在数据科学领域的重要国际学术期刊及会议上发表论文60余篇,累计申请专利近40项,曾获得ACM智能用户界面国际大会(ACM IUI)最佳论文奖、IEEE 国际可视化分析大会(IEEE VAST) 最佳论文提名奖,“微软最有价值专家” 称号,“ACM上海新星奖”,以及 香港科技大学工学院 “杰出博士研究奖”。他还担任了或曾担任过 IEEE VAST、InfoVis、AAAI、IJCAI、SDM等可视化、人工智能、及数据挖掘领域诸多顶级国际学术会议的程序委员会委员,以及重要学术期刊(例如,IEEE TMM, ACM TIIS,ACM TIST)的客座编委。

    特邀讲者:张慧杰教授,东北师范大学
    演讲题目:多变量体数据关联模式与特征探索可视化研究
    报告摘要:多变量体数据通常具有高维、时变、规模大等特点,数据的复杂度导致体素间的相关性难以被有效量化。针对该问题,通过综合考虑体素的多变量时变模式与空间邻域信息,提出体素间时变模式相似性和空间邻域差异性的综合评价方法,从而有效分析体素相关性。对于科学模拟实验中不可避免的不确定性问题,通过提取体数据中不确定性等值面,结合融合着色技术展示不同变量间关联模式的概览情况及其可信度。基于已有研究,分析信息可视化方法对科学可视化研究思路的扩展与启发,并介绍相关的初步探索性工作——通过结合子空间聚类方法和RadViz映射技术,帮助分析者探索多变量体数据内难于发现的复杂特征。
    个人简介: 张慧杰,东北师范大学信息科学与技术学院教授,博士生导师,东北师范大学数据可视化与可视分析研究组负责人,曾在美国俄亥俄州立大学计算机图形学与可视化研究组作访问学者。中国计算机学会(CCF)高级会员、IEEE会员、中国图象图形学学会(CSIG)可视化与可视分析专委会常务委员,2017年度吉林省人才开发基金获得者,CCF青年学者论坛(YOCSEF)长春学术委员会(AC)委员、2017年主席会议成员、学术秘书,2018年YOCSEF长春分论坛副主席,吉林省科学技术协会第九次代表大会代表。主要从事科学可视化、信息可视化、可视分析、多分辨率建模、计算机图形学、三维地理信息系统等方面的研究工作。在《计算机学报》、《计算机研究与发展》、《IEEE Access》、《The Visual Computer》、《Pattern Recognition》、《Neurocomputing》,国际会议“ACM SIGSPATIAL GIS”、“EuroVis”、“PacificVis”,以及其他期刊和会议上发表学术论文50余篇。出版个人学术专著1部。主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学青年基金项目、吉林省自然科学基金面上项目,主持人力资源和社会保障部项目,主持教育部博士点基金项目;参与国土资源部项目、国家自然科学基金项目以及教育部博士点基金项目等。获吉林省自然科学学术成果奖二等奖。

    特邀讲者:华德禹研发主管,海云数据
    演讲题目:时空可视分析技术在行业中的应用
    报告摘要:随着数据的采集的效率以及成本的降低,累计了大量的时空数据,比如车辆、人员的轨迹数据等,海云数据将可视分析的技术应用于行业中,解决交通和犯罪嫌疑筛查等突出问题。
    个人简介: 华德禹,现担任海云数据的核心产品——图易可视分析研发主管,负责产品的技术架构设计以及可视分析技术。海云数据隶属于北京大海云川科技有限公司,成立于2013年,专注于利用人工智能和可视分析技术,深耕公共安全、交通运输、军民融合、智慧城市等行业,是中国AI应用与可视分析领导者。海云数据在硅谷、重庆拥有两个研发中心,并在贵州、江西、重庆、新疆、香港设有分公司;每天经其分析的结构化和非结构化数据超过1000TB;成立四年来,以年均超过530%的业绩,实现快速增长。海云数据曾入选2018中国人工智能创新成长企业50强、大数据解决方案提供商50强。

    特邀讲者:吴亚东教授,西南科技大学计算机学院副院长
    演讲题目:ChinaVis 2018介绍
    个人简介: 吴亚东,西南科技大学教授/博导,四川省学术和技术带头人后备人选,绵阳市高端成长型产业领军人才,四川省军民融合大数据可视化创新团队负责人。分别于郑州大学、西南科技大学、电子科技大学获得学士、硕士、博士学位,曾在法国、美国作访问学者。中国计算机学会高级会员,人机交互专委、计算机视觉专委委员,中国图象图形学学会可视化与可视分析专委副秘书长。从事可视化与人机交互、视觉计算等领域研究工作,承担和参与国家自然科学基金、国防科技专项、科技部重点研发计划、四川省重大科技专项等课题。在电子学报,自动化学报,Neurocomputing,Journal of Visualization等国内外期刊上发表论文多篇。获国防科技进步三等奖1项,四川省教学成果三等奖1项。中国可视化与可视分析大会ChinaVis程序委员会委员,CCF YOCSEF成都主席(2016-2017),CCF绵阳主席(2016-2018),ACM Chengdu Chapter学术委员会委员。

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