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2017大数据可视化高峰论坛

作者: 计算机与信息工程学院  |  发布日期:2017-12-19 18:20:00  |  阅读次数:

 

 会议信息
 
2017大数据可视化高峰论坛(北京)
2017 Big Data Visualization Summit Forum(Beijing)
主题:可视化与数据智能

     数据是抽象的,数据也可以异常美丽,可视化技术为大数据分析提供了一种更加直观的挖掘、分析与展示手段,有助于发现大数据中蕴含的规律,已经成为当前大数据分析的重要研究领域,在各行各业均得到了广泛的应用。12月17日举行的本次北京地区高峰论坛邀请国内知名教授及行业专家,深入研讨可视化前沿技术。会议将讨论可视化所面临的挑战,大数据可视化等相关话题,同时还将对ChinaVis进行介绍。
    会议时间:2017年12月17日(星期日)12:30-18:00
    会议地点:北京海淀区中工大厦二层多功能一厅(北京市海淀区增光路45号)
    主办单位:中国可视化与可视分析大会
    联合主办:北京工商大学,中国图象图形学学会可视化与可视分析专委会(筹)
    承办单位:北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
    会议报名:
http://www.xingdongliu.com/h5/myPreview?code=UX7yaxw
    联系人:陈谊  bigdata@pub.btbu.edu.cn
    单 位:北京工商大学计算机与信息工程学院

 

会议日程

    12:30-13:00 签到

    13:00-13:30 开幕致辞、合影

    13:30-13:40 ChinaVIS与专委会介绍 袁晓如

    13:40-14:15 特邀讲者:袁晓如,北京大学,研究员
    13:40-14:15 演讲题目:从数据到行动 - 数据可视分析

    14:15-14:50 特邀讲者:刘世霞,清华大学,副教授
    14:15-14:50 演讲题目:可解释机器学习:破解AI的思维“黑箱”

    14:50-15:25 特邀讲者:肖丽,北京应用物理与计算数学研究所,研究员
    14:50-15:25 演讲题目:面向科学与工程计算的可视分析引擎研制

    15:25-15:40 茶歇

    15:40-16:15 特邀讲者:张加万,天津大学,教授
    15:40-16:15 演讲题目:可视分析的行业应用

    16:15-16:50 特邀讲者:陈谊,北京工商大学,教授
    16:15-16:50 演讲题目:食品安全数据可视分析方法研究

    16:50-17:25 特邀讲者:赵颖,中南大学,副教授
    16:50-17:25 演讲题目:数据可视分析挑战赛回顾与展望

    17:25-18:00 自由交流

 

特邀嘉宾

 

    讲者:袁晓如 北京大学,研究员

   

 

       袁晓如 北京大学信息科学与技术学院研究员,博士生导师,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80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。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。2015/16年IEEE VIS Poster主席,2017年 IEEE VIS大会论文共同主席(SciVis),2016年IEEE PacificVis论文主席。担任《中国计算机学会通讯》专题主编,《计算机辅助设计与图形学学报》, 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。其他信息参见http://vis.pku.edu.cn/wiki
    演讲题目:从数据到行动 - 数据可视分析
    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。

 
 

    讲者:刘世霞 清华大学,副教授


    刘世霞博士是清华大学软件学院的副教授。主要研究方向是可视分析、文本挖掘工作和信息可视化。担任 CCF A类会议 IEEE VIS(VAST) 2016 和 2017的论文主席;担任 IEEE TVCG 编委(Associate editor);担任国际可视化会议 IEEE Pacific Visualization 2015的程序委员会主席。同时她是 Information Visualization期刊的编委,也是多个国际会议的程序委员会委员,例如 InfoVis、VAST 、KDD、 ACM Multimedia、ACM IUI 、SDM和 PacificVis等。担任IEEE VIS 2014 Meetup 共同主席( IEEE VIS组织委员会)和IEEE VIS 2015 Tutorial共同主席( IEEE VIS组织委员会)。要了解更多信息,请访问她的个人主页:
http://cgcad.thss.tsinghua.edu.cn/shixia/
    演讲题目:可解释机器学习:破解AI的思维“黑箱”
    报告摘要:可解释的机器学习旨在使机器学习模型的决策过程对研究人员和从业人员更加透明,从而实现人机的有效沟通和协作。本报告将介绍我们提出的机器学习模型可视分析框架。该框架跳出传统可视分析“先分析再可视化”的单一方向分析机制,将机器学习方法和交互可视化方法有机地结合在一起,从而更好地帮助用户理解复杂模型及其输出结果,分析、诊断并不断完善机器学习模型。为用户选择、利用及改进机器学习模型提供技术依据。最后,结合具体的应用实例,如集成学习模型和深度学习模型分析等,介绍我们基于该框架研制开发的可视分析技术。

 

 

    讲者:肖丽 北京应用物理与计算数学研究所,研究员


    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。
    演讲题目:面向科学与工程计算的可视分析引擎研制
    报告摘要: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。

 

    讲者:张加万 天津大学,教授


    张加万,男,教授,教育部新世纪人才。分别于1997、2001、2004年获得天津大学学士、硕士和计算机应用技术专业博士。 2003年5月留校担任天津大学计算机系教师,2007年任天津大学国家示范性软件学院副院长,主管科研、研究生,2009年12月任天津大学国家示范性软件学院副院长,主持工作。现为天津大学教授、博士生指导教师、软件学院副院长、数据科学研究院常务副院长。研究方向:基于信息技术的文化遗产保护,图像恢复、图像分类,可视化与可视分析。在国内外学术期刊和会议包括ACM Siggraph, Siggraph Asia, IEEE Vis, IJCV, TVCG, TMM等发表论文100余篇,承担包括国家科技支撑计划、国家社科基金重大等一批重要的科研项目。研究成果获得天津市科技进步奖、科技发明奖等。张教授曾荣获天津市青年科技奖、多次获得IBM Faculty Award、Google Faculty Award。张教授还担任青海省昆仑学者、昆仑英才,以及日本JAIST兼职教授。
    演讲题目:可视分析的行业应用
    报告摘要:可视分析一直是伴随行业重要的分析任务需求发展而发展的。行业需求是推动可视化和可视分析持续发展的源动力。如何紧密结合行业分析实际需求,将可视化和可视分析融入分析的具体业务,并通过可视分析技术和系统研发不断提升行业分析探索能力,是垂直行业可视分析发展的重点和难点。本报告选择我们在城市运行管理、金融安全等领域的研究案例,探讨业务驱动的可视分析技术研发和应用。

 

    讲者:陈谊 北京工商大学,教授


    陈谊,博士,北京工商大学计算机与信息工程学院教授,食品安全大数据技术北京市重点实验室主任,学院党委书记。主要研究领域为可视化与可视分析、食品安全数据智能分析、虚拟现实等。近年来,对食品安全领域中多维数据、层次数据和关联数据的可视化与可视分析方法开展了深入系统的研究,以第一(或通讯)作者在The Visual Computer 、Journal of Visualization、软件学报、计算机辅助设计与图形学报等可视化会议期刊发表论文40余篇,其中SCI/EI收录20余篇,已公开和授权国家发明专利9项,获软件著作权6项,2016年获中国分析测试协会科学技术奖(CAIA奖)特等奖。多次担任PacificVis、ChinaVis、ChinaVR、China CAD&CG等著名可视化学术会议程序委员会委员、审稿人和分论坛主席,《计算机辅助设计与图形学学报》、Journal of Visualization (Springer), Journal of Visual Language and Computing等可视化期刊的审稿人。中国计算机学会(CCF)高级会员,CCF虚拟现实与可视化专委会委员,中国图象图形学学会虚拟现实专委会委员。更多信息请见
http://cie.btbu.edu.cn/szdw/xb/jsjx/39484.htm
    演讲题目:食品安全数据可视分析方法研究
    报告摘要:食品安全数据可视分析作为一个新兴交叉研究领域,通过先进的交互式可视化工具帮助食品安全领域和政府决策人员快速分析数据的分布态势、探寻数据间隐含的关联,提升认知和分析能力,提高食品安全监管的科学性和有效性。本报告从食品安全数据可视化的必要性和内在需求出发,介绍食品安全数据的来源和特征,结合我们近年来提出的农药残留数据可视化与可视分析方法,讨论可视分析技术在食品安全领域的应用与实践。

 

    讲者:赵颖 中南大学,副教授


    赵颖,男,1980年生,博士,中南大学信息科学与工程学院,副教授。2002年本科毕业于中南大学计算机科学与技术专业,2005年硕士研究生毕业于清华大学人工智能与系统国家重点实验室,2014年获中南大学计算机应用技术博士学位。主要研究方向包括网络安全可视化、无线电磁信号可视化、工业数据可视化等。近5年来,主持国家自然科学基金1项、省部级项目4项、企业合作项目5项,发表高水平论文20余篇,申请国家发明专利7项。2012-2017年在VAST Challenge国际可视分析挑战赛中共获奖6次,2015-2017年担任中国数据可视分析挑战赛共同主席。
    演讲题目:数据可视分析挑战赛回顾与展望
    报告摘要:数据分析挑战赛作为我国可视化与可视分析领域的一项重要赛事,经过2015到2017三年的发展,已成为推动领域竞技交流、人才培养和实践创新的重要力量。本文首先阐述了数据可视分析挑战赛产生的背景和意义,然后从组织形式、比赛内容和信息统计等方面对挑战赛进行了全面的回顾和分析,最后对挑战赛的未来发展进行了展望。

 

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