报告人：孙效华，同济大学
    题目：面向终端用户的信息可视化
    摘要：信息可视化与可视分析正在被广泛地应用于不同的领域，帮助专家用户对所关注的信息与数据进行深度的研究与分析，支持普通用户了解自己感兴趣的相关数据。然而, 目前大多数的信息可视化研究都是针对专家用户的。不同于专家用户或研究人员，普通用户对于在不同终端设备上呈现的信息可视化有更高的用户体验要求，其交互模态和呈现方式也更为丰富。如何进行面向终端用户的信息可视化设计是数字网络时代不可忽视的一个研究方向。本演讲通过一系列的实例，探讨面向终端用户的信息可视化的作用、特点、以及在不同承载媒介上的设计要素与交互方式。
    个人简介： 孙效华，MIT设计与计算方向博⼠， 现为同济大学设计创意学院教授，副院长，数字创新中心负责人，同济-MIT城市科学联合实验室负责⼈。孙效华教授曾在MIT CECI 、FXPAL、IBM研究院、美国克拉克森大学等机构从事人机交互与信息可视化的研究与教学。目前主要致力于探索和实践基于技术的设计创新，与Intel、西门子、飞利浦、PSA、SAP、华为、上汽等企业合作，在大数据、人工智能、机器人、AR/VR、车载人机交互与车联网服务、城市科学、交互媒体等诸多方面开展研究与实践。

    报告人：Kostas Terzidis, 同济大学
    题目：Language, Code, and Visualization
    摘要：Language is an important intellectual tool not only for the communication of ideas but also for their conceptualization. Language sets the context as well as the limits of thought: new ideas need to be expressed in language but often linguistic (mis)interpretations can lead to unexpected new ideas. However, when when language fails, visualization becomes an alternative way to express new ideas. In this lecture we will provide a methodology for enhancing visualization through the use of Greek and Chinese linguistics, permutations, and neural networks.
    个人简介： Kostas Terzidis is a professor at the College of Design and Innovation at Tongji University and the founder of the 尚想实验室. Previously, he was an associate professor at Harvard University Graduate School of Design (2003-2011) and assistant professor at the University of California at Los Angeles (1995-2003). He holds a PhD from the University of Michigan, a Masters from Ohio State University, and a polytechnic diploma from Aristotle University. His areas of concentration are algorithmic design and AI. He is author of numerous academic papers and the sole author of four books: Permutation Design (Routledge: 2014), Algorithms for Visual Design (Wiley: 2009), Algorithmic Architecture (Architectural Press: 2006), and Expressive Form (Spon:2003). Between 2011-2017 he launched and ran a startup company called Organic Parking, Inc. that dealt with parking optimization through the use of smart phones.

    报告人：李雨, LxU studio
    题目：信息设计与创意之缘
    摘要：信息设计是“信息可视化领域”中不可或缺的组成部分，是信息和受众沟通的重要桥梁。同时，信息设计思维在平面设计、品牌建设、广告营销等领域也有颇多运用的可能性，为创意提供灵感，为设计提供依据，具备非常大的应用价值。
    个人简介： 李雨毕业于中国传媒大学广告艺术设计系, 2011年与魏婷婷联合创立LxU，是国内较早开始从事信息可视化设计和Motion graphic的专业团队之一。为麦当劳、阿里巴巴、Google、NewBalance、等品牌提供营销和设计服务。2016成立LxU Lab推进设计实践和高校的合作。目前担任4A金印奖，one show青年创意营、金瞳奖等评审工作。

    报告人：Rebecca Ruige Xu, Syracuse University
    题目：Bloodie Writes an Anthem – a study on visualizing poem + sound
    摘要：In this information-rich era, data is presented to us every day in various audio-visual format. How our senses working together to interpret the information and form our own understanding, particularly how this process reflects our cultural and personal identity and how this process shapes our perception of information, are topics worth investigating. This talk explains the process of making “Bloodie Writes an Anthem”, a project aims to explore the aforementioned topics via visualizing a poem using a combination of abstract pattern, text, ASMR sound and vocal music.
    个人简介： Rebecca Ruige Xu currently teaches computer art and animation as an Associate Professor in College of Visual and Performing Arts at Syracuse University. Her artwork and research interests include artistic data visualization, visual music, experimental animation, interactive installations, digital performance and virtual reality. Her recent work has been appeared at: IEEE VIS Arts Program; SIGGRAPH & SIGGRAPH Asia Art Gallery; ISEA; Ars Electronica; Museum of Contemporary Art, Italy; Los Angeles Center for Digital Art, USA; Xu served on the Media Arts Advisory Panel for the U.S. National Endowment for the Arts. She also worked for New York State Council on the Arts and Missouri Arts Council. Xu has been a research fellow at Transactional Records Access Clearinghouse, Syracuse University since 2011, and is currently on the Executive Committee for the Association of Chinese Artists in American Academia.

    报告人：Satoshi Tanaka，College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Japan
    题目：See-through Heritage Visualization based on Large-Scale Laser-scanned Point Clouds
    摘要：The recent rapid development of laser scanners has enabled the precise measurement of real cultural heritage objects. In such measurements, we acquire a large-scale point cloud that often consists of billions of 3D points. The characteristic feature of the laser-scanned point clouds acquired from cultural heritage objects is the complexity of the recorded 3D shapes as well as their large size. Therefore, we need precise and high-quality 3D transparent visualization to study the laser-scanned cultural heritage objects. To our knowledge, however, no previous study has reported the transparent visualization of a large-scale laser-scanned point cloud consisting of billions of 3D points at interactive speed and with the correct depth feel. To improve this situation, we propose a novel visualization method for precise and interactive-speed 3D transparent imaging of the large-scale and complex laser-scanned point clouds. Our method is based on a stochastic algorithm and directly uses the laser-scanned 3D points as rendering primitives. We demonstrate the effectiveness of our method by applying it to festival floats of high cultural value in the Gion Festival and other Japanese 3D cultural heritages. We also report our preliminary results of applying our method to Indonesian 3D cultural heritages.
    个人简介： Prof. Satoshi Tanaka got his PhD in theoretical physics at Waseda University, Japan, in 1987. After experiencing assistant professor, senior lecturer, and associate professor at Waseda University and Fukui University, he became the professor of Ritsumeikan University, Japan, in 2002. His current research target is computer visualization of complex 3D shapes such as laser-scanned 3D cultural heritage objects, internal organs of the human body, and large-scale fluid simulation results. He is the best paper winners at Asia Simulation Conference 2012, Journal of Advanced Simulation in Science and Engineering in 2014, etc. He was the President of JSST (Japan Society for Simulation Technology) and also the President of ASIASIM (the Federation of Asia Simulation Societies). At present, he is the vice-President of the Visualization Society of Japan and a member of Eurographics and ACM. He is also working as a cooperation member of Science Council of Japan.

    报告人：张加万，天津大学
    题目：可视分析助力文物精准保护
    摘要：预防性保护已经成为我国文化遗产保护的战略方向，尤其是石窟寺壁画、墓葬壁画、石质文物、陶制彩绘等不可移动文物，面临各种本体和环境的风险威胁，研发有效本体状态感知技术，并将其与文物本体赋存环境因素进行有效关联分析，对于揭示文物劣化形成机理，形成科学风险应对方案至关重要。
    个人简介： 张加万，天津大学教授，博导，天津大学可视计算与高性能计算学科团队负责人，天津市文物保护与传承工程技术中心主任，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。

    报告人：陈晓江，西北大学
    题目：物联网感知大型遗址实践与展望
    摘要：以长城为代表的大型遗址保存状态感知一直是文物界面临的重大挑战，物联网的有效应用和普及一定程度上对此带来了解决的希望。报告人将分享过去五年中，物联网感知大型遗址所获得的一些经验，并介绍国际最新无源物联网以及在大型遗址感知中有可能的应用。
    个人简介： 陈晓江，1973年生，西北大学信息科学与技术学院教授，博士生导师，陕西省科技创新团队负责人，副院长，2010博士毕业于西北大学，2014年赴UCLA访学。担任ACM西安秘书长（2016-2019），CCF理事（2016-2017），YOCSEF西安学术主席（2014-2016），CCF西安分部执委（2016-至今）。主要从事无线网络、嵌入式系统与智能硬件、智慧感知与物联网、普适计算等领域的研究工作，目前主持国家自然科学基金、国家科技支撑子课题、国家重点研发计划重点专项子课题、教育部重点研究项目、陕西省工业攻关项目等国家和省部级重点项目10余项，在SIGCOMM，MOBICOM、CoNext、INFOCOM、Ubicomp、NDSS、TON、TMC等知名会议和IEEE/ACM Transactions on Networking(TON)、Transactions on Mobile Computing（TMC）、IEEE Communications Magazine、IEEE Transactions on Wireless Communications （TWC）、《软件学报》、《计算机学报》等国际、国内一流期刊发表论文50余篇。期刊发表了系列研究成果，并在陕北明长城、唐皇城墙含光门博物馆、大明宫国家遗址公园得到了实际应用，被英国《泰晤士报》、美国福布斯等评论和报道，2017年入选“陕西省中青年科技创新领军人才”。

    报告人：时磊，中科院软件所
    题目：人类脑部网络与深度神经网络可视化
    摘要：网络可视化是信息可视化、可视分析领域的核心研究方向。本报告将重点介绍可视化方法在人类及人工神经网络分析方面的应用。首先，针对不同人群的脑部网络比较问题，我们研究了如何建立可视化与数据挖掘目标的联合模型，并提出了针对脑部网络比较的交互式可视分析框架BrainQuest。第二，针对利用财经新闻预测股票价格的深度神经网络模型，我们研究了如何从模型中抽取可解释的关键文本因素，并利用可视分析方法辅助用户理解模型的问题。通过优化深度神经网络模型以提升可解释性并引入改进的层次相关性传播算法，我们提出了一套股价预测模型可视解释系统DeepClue，并通过案例证明了其有效性。最后，我们总结了可视化与可视分析在上述应用中的优势与局限性，并给出了本领域未来工作的几点展望。
    个人简介： 时磊，现任中科院软件所计算机科学国家重点实验室研究员。2003、2008年毕业于清华大学计算机系，获工学学士、博士学位，其博士学位论文获清华大学计算机系优秀博士论文。曾任IBM中国研究院可视分析组研究经理。博士及工作期间曾获全额资助在美国圣母大学、纽约大学、亚利桑那州立大学、IBM华生研究院、AT&T香农实验室、Yahoo实验室、国立台湾清华大学、微软亚洲研究院等著名研究机构学术访问十余次。主要研究方向为可视分析、数据挖掘、计算机网络。曾在IEEE TVCG, TC, VIS, ICDE, Infocom, ACM Sigcomm, CSCW, PIEEE等国际顶尖会议及期刊上发表70余篇研究论文或图书章节，Google Scholar显示论文总引用2000余次。四次荣获IEEE可视分析大会挑战赛优胜奖及IBM研究机构可视分析贡献奖。现为IEEE高级会员，任KDD、IJCAI、ICDM、VIS, EuroVis、PacificVis、GD等高水平国际会议程序委员会委员， IEEE ICDM、ACM CIKM等大会附属研讨会论文主席 ，TVCG、TOCHI、TPDS、JSAC等顶尖国际期刊审稿人，电子学报英文版、软件学报英文版(IJSI)可视分析专刊特邀编委。现主持或作为骨干参加国家自然科学基金、973等项目5项。2016年度入选中国科学院青年创新促进会，2017年度入选中国科学院软件研究所杰出青年人才发展专项计划。

    报告人：汪云海，山东大学
    题目：基于边向量的图布局与交互
    摘要：作为经典的图布局方法之一，stress model通过最小化节点对间的欧式距离与最短路径之差来实现图布局，然而仅考虑这种距离约束难以满足多种美学原则和图分析任务的需求。另外，在得到图布局后，用户在交互时常常需要对局部子结构进行放大，然而当前的focus+context方法会导致图的整体结构发生严重形变。为解决这些问题，我们对stress model进行了重新设计，引入edge vector（边向量），利用向量方向设计多种约束，满足图布局的美学原则以及用户分析需求。对于focus+context方法，我们通过在缩放过程中尽可能保持边向量的方向达到减少变形的目的。我们还实现了一个基于GPU加速的大图可视化分析系统，该系统不仅能快速生成高质量的图布局，而且允许用户在大图上进行高效交互式探索。
    个人简介： 汪云海，男，博士，山东大学齐鲁青年特聘教授，博士生导师，担任山东大学计算机科学与技术学院院长助理。主要研究方向是可视化和计算机图形学，在ACM TOG、ACM SIGGRAPH (Asia)、IEEE TVCG、IEEE VIS等国外可视化与图形领域顶级期刊会议发表论文30余篇，包括12篇第一作者ACM TOG和IEEE TVCG。2014年入选深圳市孔雀计划，2017年陆增镛CAD&CG高科技奖二等奖获得者，中国图像图形学会可视化与可视分析专业委员会常务委员。

    报告人：石洋，同济大学
    题目：MeetingVis: Visual Narratives to Assist in Recalling Meeting Context and Content
    摘要：In team-based workplaces, reviewing and reflecting on the content from a previously held meeting can lead to better planning and preparation. However, ineffective meeting summaries can impair this process, especially when participants have difficulty remembering what was said and what its context was. To assist with this process, we introduce MeetingVis, a visual narrative-based approach to meeting summarization. MeetingVis is composed of two primary components: (1) a data pipeline that processes the spoken audio from a group discussion, and (2) a visual-based interface that efficiently displays the summarized content. To design MeetingVis, we create a taxonomy of relevant meeting data points, identifying salient elements to promote recall and reflection. These are mapped to an augmented storyline visualization, which combines the display of participant activities, topic evolutions, and task assignments. For evaluation, we conduct a qualitative user study with five groups. Feedback from the study indicates that MeetingVis effectively triggers the recall of subtle details from prior meetings: all study participants were able to remember new details, points, and tasks compared to an unaided, memory-only baseline. This visual-based approach can also potentially enhance the productivity of both individuals and the whole team.
    个人简介： 石洋是同济大学设计创意学院智能大数据可视化实验室助理研究员，毕业于中南大学，获得计算机博士学位。石洋的主要研究方向是人机交互及大数据可视化，本科生阶段就读于浙江大学计算机科学与技术学院数字媒体技术专业，硕士研究生阶段就读于Carnegie Mellon University，所创作音乐可视化游戏作品“Celestia”在ACM SIGCHI 2013获得学生游戏竞赛作品奖，ACM SIGGRAPH 2013海报展览，并受邀参加IndieCade 2014, E3 2014, PAX Boston 2014等重要国际展览。她参与的团队项目所开发的游戏曾被 Electronic Arts（美国艺电公司）收购并将在其新游戏平台上发布。博士研究生期间，她曾赴University of California, Davis，在Kwan-Liu Ma教授的实验室进行学术访问。同时，她还受邀担任过IEEE VAST, IEEE InfoVis, ACM TIST, ACM SIGCHI, IEEE PacificVis, ACM TiiS, ACM TMM的论文审稿人。

    报告人：黄伟栋，同济大学
    题目：基于用户绘制的对称图布局的美学评估
    摘要：过去关于手绘graph drawing美学的研究，大多着重于让参与者在既有的graph drawing上重新排列节点的位置，使得graph能呈现出符合参与者心中认为既美观又能清楚表达节点间连线关系的样子。但此种提供既有graph drawing的方式会影响参与者的表现，於是近几年相关的研究为了让参与者不再被局限於既有的graph drawing结构，因此改以提供参与者节点与节点间的adjacency list，在触控平板电脑上以手绘节点与连结的方式绘制graph，然而这类绘制graph的研究仍未考虑到对称graph之drawing美学。但graph的symmetry经常被视为drawing美学中的一个重要性质，且可以引导绘制出较为美观的graph。因此本研究设计两个具有对称结构之graph，只提供graph 节点与节点间的adjacency list，请参与者使用触控笔於平板电脑上手绘出graph drawing，最后分析这些手绘graph drawing之美学，尤其着重于分析graph drawing是否呈现出graph的对称结构，以及分析参与者的drawing过程与drawing喜好，进而从此实验得知在人类心中重要的graph美学有哪些。另外，在实验的过程中考虑了多阶段的实验以验证参与者是否有潜在学习绘制美观对称graph的能力。实验结果显示，多数人均能够经由前三个阶段的实验后，对于绘制对称graph的能力有明显的进步。
    个人简介： 黄伟栋，悉尼大学博士和博士后，现为墨尔本斯文本科技大学教师。交互合作和可视分析实验室主任。主要研究方向是人机交互和可视化。发表各类论文100多篇。曾应邀担任几个国际会议的共同主席，程序委员会主席或组织委员会主席。澳大利亚国家基金委项目评委。 JVLC杂志副主编和多个杂志专刊编辑。

    报告人：沈汉威，俄亥俄州立大学
    题目：In situ data modeling, analysis, and visualization
    摘要：Scientists overview and identify regions of interest by transforming data into compact information descriptors that characterize simulation results and allow detailed analysis on demand. Among many existing feature descriptors, statistical information derived from data samples is a promising approach to taming the big data avalanche because data distributions computed from a population can compactly describe the presence and characteristics of salient data features with minimal data movement. The ability to computationally summarize and process data in situ using distributions also provides an efficient and representative capture of information that can adjust to size and resource constraints, with the added benefit that uncertainty associated with the results can be quantified and communicated. In this tutorial, I will discuss our research directions on using distributions as a new paradiagm for in situ data representation of large scale scientific data sets.
    个人简介： Han-Wei Shen is a full professor at The Ohio State University. He received his BS degree from Department of Computer Science and Information Engineering at National Taiwan University in 1988, the MS degree in computer science from the State University of New York at Stony Brook in 1992, and the PhD degree in computer science from the University of Utah in 1998. From 1996 to 1999, he was a research scientist at NASA Ames Research Center in Mountain View California. His primary research interests are scientific visualization and computer graphics. Professor Shen is a winner of National Science Foundation's CAREER award and US Department of Energy's Early Career Principal Investigator Award. He has served as an Associate Editor for IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, a paper chair for IEEE Visualization, IEEE Pacific Visualization, and IEEE Parallel Visualization and Graphics. He is currently on the IEEE Visualization conference executive committee, and IEEE SciVis steering committee. He has published more than 40 papers in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics and IEEE Visualization conference, the very top journal and conference. A detailed list of his publications can be found in DBLP: http://dblp.unitrier.de/pers/hd/s/Shen:Han=Wei and Google Scholar:https://scholar.google.com/citations?user=95Z6-isAAAAJ&hl=en

    报告人：肖丽，北京应用物理与计算数学研究所
    题目：面向大规模科学与工程计算的可视分析引擎
    摘要：高性能科学与工程计算的应用范围不断扩展，模拟能力不断提升，其产生的模拟数据的规模和复杂性显著增加。科学计算可视分析工具面临巨大挑战，包括：数十上百TB乃至PB量级数据的高效分析与绘制；精细、真实的物理规律和机理的高表现可视化呈现；适应多样化、个性化的可视分析过程与逻辑等。面向挑战，研制可视分析引擎，实现与多种实际应用无缝对接，实现海量数据高效能、高表现可视分析，支持按需定制。
    个人简介： 肖丽, 女，北京应用物理与计算数学研究所研究员，中物院高性能数值模拟软件中心后处理团队首席专家。主要研究领域为高性能科学计算可视分析算法研究和软件研制。负责及承担科技部重大专项课题、国家自然科学基金重点项目课题、973项目专题、863项目子课题、部委基金等十多项，获得军队科技进步一两项、二等奖一项，省部级二等奖一项。

    报告人：王文珂，国防科技大学
    题目：流线及周期轨道高效可视化
    摘要：流线是流场可视化最重要的方式，周期轨道是流场重要的拓扑特征。本报告将介绍这两种流场可视化方式的高效计算方法。对于流线可视化，本报告将介绍基于流线微分方程表述和牛顿迭代法求解的流线可视计算方法；该方法可以避免数值积分，在同样精度情况下，可以显著提高流线可视化的效率。在此基础上，本报告介绍二维矢量场周期轨道高效可视化方法。该方法基于庞加莱-本迪克森定理，同时在周期轨道提取过程中减少冗余计算，既可在理论上保证提取的完备性和正确性，也可获得较高的周期轨道可视计算效率。
    个人简介： 王文珂，博士，副研究员。2003年在清华大学计算机系获学士学位，2009年在清华大学计算机系获博士学位，现任国防科技大学气象海洋学院可视化教研室主任。主要研究方向为科学计算可视化，长期从事天河/银河系列超级计算机大规模科学可视化系统研发工作，主持和参与了国家重大专项、973、863、自然科学基金等多项课题，获军队科技进步二等奖1项，发表学术论文四十余篇，撰写学术专著1部，授权国家发明专利5项。

    报告人：单桂华，中国科学院计算机网络所
    题目：大规模时序粒子数据可视化
    摘要：粒子数据是一类重要的科学数据场，本报告以宇宙结构数值模拟的海量粒子数据为例，分析粒子可视化的难点与挑战，介绍粒子数据预处理算法、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，解决海量粒子数据从绘制到时序分析的难题。
    个人简介： 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。

    报告人：张锦明，信息工程大学
    题目：地理可视化的力量
    摘要：通过交互式空间可视化的应用，地理学（Geography）提供了一系列开启信息创新表达的新方式。从地理信息系统、多媒体地图制图学、虚拟地球和目前可用的各种基于网络的制图工具的快速增长和应用当中，都可以清楚地看到地理学的这一用途。地理可视化是以促进对人类世界中的事物、概念、条件、过程或事件的空间理解为目的的各种应用。这里，以多视图协同探索地理可视化、叙事地图、自组织映射、景观可视化、地理可视化的批判性评估等方面阐述地理可视化的力量。本报告是对《地理可视化——概念、工具与应用》译著的粗浅解读，书中的各个专题都是十年前的研究成果和内容。但是，正如“以铜为鉴，可以正衣冠；以人为鉴，可以知得失；以史为鉴，可以知兴替”一样，通过阅读可以大致了解地理可视化在前十年的发展轨迹，也可大致了解地理可视化今后的发展路线，更可以发现地理可视化的力量从来都是永恒的主题！
    个人简介： 张锦明，1976.08，浙江金华人。信息工程大学地理空间信息学院副教授,中国科学院遥感与数字地球研究所博士后，硕士生导师。现主要从事虚拟地理环境、地学可视化等领域的教学与科研工作。获国家科技进步奖二等奖2项，省部级一、二、三等奖10项；出版著作5部、教材2部，发表学术论文30余篇。

    报告人：郑文庭，浙江大学
    题目：大范围三维空间环境实时可视化
    摘要：对于大范围复杂的三维时空虚拟环境的实时绘制，目前存在着数据量大、计算代价高的困难。本课题组从图形底层开始研发，对海量三维空间数据实现了基于外存的多级缓存及实时多层次细节局部装载调度，对所装载的复杂局部三维场景采取了包括适于现代GPU架构的场景组织及简化优化、快速可见性计算、多线程计算、基于GPU的实时真实感绘制、计算资源管理、限时计算等一系列综合绘制优化处理技术，从而实现了大范围三维空间环境包括数字城市、大范围动态水面水体的实时高质量可视化结果。本成果可被应用于对大范围时空地理环境所发生事件的实时态势展示及可视化分析。
    个人简介： 浙江大学计算机学院CAD&CG国家重点实验室，副教授。1994年在浙江大学计算机系（混合班优秀生培养计划）获得工学学士学位，1999年在浙江大学应用数学系获得理学博士学位。1999年起在浙江大学任教，2001年晋升副高。主要研究方向为图形学、虚拟现实、可视化和三维GIS。近年来在国内外核心刊物及重要学术刊物上发表论文二十余篇，主持完成了多项863项目、国防相关项目以及企业合作科研项目。2006年获陆增镛CAD&CG高科技奖二等奖；2013年获中国测绘学会测绘科技进步奖一等奖、湖北省技术发明奖二等奖；获CVM2013国际学术会议最佳论文奖。

    报告人：应申，武汉大学
    题目：ICT环境下的泛地图可视化
    摘要：在ICT技术推动下，地图学的发展迎来空前的挑战，泛地图的打破传统地图学的限制——物理空间的传统约束，面向现代地图的形式松散化，从现实与虚拟、外表与内里、纸质与电子等8个方面论述现代地图学信息空间的数字自由，进而分析地图可视化的维度，为可视化提供扎实的空间思维。
    个人简介： 武汉大学资源与环境科学学院教授、博导，湖北省杰青。主持3项国家自然科学基金、2项重点研发项目子课题，参与10余项国家和省部级课题，获得省部级奖励5次，出版著作5部，发表论文70余篇。主要研究领域包括导航数据服务、三维城市信息系统、地图数据更新和移动互联下的地理大数据分析与挖掘。联合深圳市政府部门，开展了面向城市三维空间产权管理的研究和实践，引领国际三维地籍的发展。

    报告人：毛小平，中国地质大学
    题目：集合体元模型在不规则三维地学模型可视化表达中的应用
    摘要：针对地学的特殊性（复杂性、不规则性、成层性），地质三维模型的结构一直是一大难题，传统的方法有不同的局限。本文借用集合论的方法，通过将多个带有方向的结构面作为要素，通过集合表达式，来构建复杂三维地质体体素模型，并基于此可以实现快速的布尔运算，据此在模型构造、模型分析和模型的可视化表达中，将可得心应手。
    个人简介： 中国地质大学（北京）能源学院副教授。发表论文60多篇， 3项成果获省部级一等奖，4项发明专利；4项软件著作权，主要从事石油领域、工程地质中的三维地质建模、可视化表达方面的研究工作。