Visually Comparing Weather Features in Forecasts

论文:Visually Comparing Weather Features in Forecasts

作者:P. Samuel Quinan, Miriah Meyer

发表会议:TVCG2016

介绍

气象学家通过可视化结果来考察天气特征中的信息,对天气预报提供帮助。文章作者与气象学者合作,指出天气可视化中遇到的两个主要挑战:1)各种可视化方案之间不一致;2)对于一组预报结果中特征的关联缺少直接的可视化支持。在这项工作中,作者考察了若干个气象数据,对于不同的问题类型,提出了一组有效的可视化方案,在一个开源工具WeaVER中体现了这些可视化方法;并思考在使用气象数据中遇到的挑战。

多维气象数据可视化方案

作者从不同来源搜集了具有代表性的一系列气象数据可视化结果。考察这些图像之后,肯定了其中一些符合可视化原则的有效方法、并对其它一些情况给出了改进的方案,以提高气象研究者的效率。

1)对于相互独立的场(即解读其中一个场的信息不需要对另一个场的知识),建议在底层颜色图、一组轮廓线、一组纹理或符号这三种视觉编码中组合,以对应于2个标量场以及1个标量或向量场。下图是其中一个例子:

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浙江大学第八届可视化暑期学校

7月30日至31日,在浙江大学紫金港校区国际会议中心,第八届可视化暑期学校拉开了帷幕。本次暑期学校侧重于数据可视化与可视分析系统设计与开发中的基础原理与关键技术,邀请到了国内外可视化研究领域资深学者和资深可视化工程师进行原理性教学和实战分享。

暑期学校伊始,本次暑期学校的学术顾问——浙江大学陈为教授主持了开幕式,对在场的400余位来自各个领域,对可视化抱有热忱的学员表示欢迎。中国计算机学会常务理事、浙江大学软件学院副院长卜佳俊及阿里巴巴研究员、阿里云大数据业务负责人徐常亮分别代表学术界及企业界对学员表达了期望。

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可视化暑期学校补充材料

暑期学校实际报告中有的PPT和U盘里的改动比较大,在这里列出来

1.  应用场景下的数据基本分析流程和分析方法

 

浙江大学可视化小组招聘设计师一名

浙江大学CAD&CG国家重点实验室可视分析小组(http://www.cad.zju.edu.cn/home/vagblog)招聘设计师1人。设计专业本科以上学历,女,35周岁以下,熟悉掌握文章编辑工具,英文较好,具有很好的交流能力和协调处理能力,责任心强。主要工作任务是大数据可视化设计和外宣设计,年薪8万起,待遇走浙江大学校内临时聘用体系。发简历联系 chenwei@cad.zju.edu.cn 欢迎大家推荐。

复合流图

论文信息:Cornel, D., Konev, A., Sadransky, B., Horváth, Z., Brambilla, A., Viola, I., & Waser, J. (2016). Composite Flow Maps. Computer Graphics Forum, 35(3). http://doi.org/10.1111/cgf.12922

流图(Flow maps)编码成带箭头的线段,线段之间顺序连接一些节点,线段的宽度表示流的度量。流图常用于运动对象在不同位置间的移动过程。例如,物流系统中货物的运输过程;紧急事故发生时,人群的逃生过程;洪水灾难发生时,潮流的变化过程等。为了有效地提供决策,在这些应用中通常需要同时观察多种流的特性,如不同的运动方向、不同的运输材料、从不同房间逃生的人群、可能的形势(“最坏”、“至少”、“期望”)等。在不同的应用场景中,决策者可能需要掌握流的总体趋势,或者需要了解流的局部详细特征。

在这篇论文中,作者提出了一种从大量运动数据中自动生成流图的技术。该技术能够在一个可视化视图中同时呈现多种不同的流的属性,如不同的材质、方向、流的起点和终点。此项技术的基础是根据应用的语义和地理空间上下文把空间分割成多个区域。分割后,计算相邻区域之间的流属性数据。生成的流图可以在不同地图层级间变化,而且能够保留重要的细节特征,如图1(点击图片查看大图,下同)所示。

流图的生成过程

第一步首先对兴趣空间将其分割成一维(图2上部分)或二维(图2下部分)区域。随后计算所有相邻区域间的边界流(border flows)的各项参数(图2b)。边界流通过计算从一个区域到另一个区域的流量值的总和来获取。而判断两个区域是否相邻的方法是一维上两个区域是否共享同一个端点,二维上是否共享多边形的边。通过分割和计算,区域及其连接关系可以通过抽象的区域图来表示(图2c)。最后将抽象的空间关系图映射到地图上(图2d)。

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近期小组参观照片汇总

AmbiguityVis: Visualization of Ambiguity in Graph Layouts

论文:AmbiguityVis: Visualization of Ambiguity in Graph Layouts

作者:Yong Wang, Qiaomu Shen, Daniel Archambault, Zhiguang Zhou, Min Zhu, Sixiao Yang, Huamin Qu

发表会议:InfoVis 2016

 

1.动机

对于目前被广泛应用的节点链接图来说,由模糊信息导致的歧义很难避免。除此之外,当图结构比较复杂时,用户经常需要边捆绑和点聚合等方法来简化它。

2.贡献

该工作的贡献包括一些可以量化图结构中的歧义的度量方法,可以基于度量方法得到的结果来可视化图结构中歧义的系统以及相关案例和专家建议。

3.相关工作

本文的相关工作从图的绘制,图的可读性度量以及社团的分离性度量三个方面进行了比较充实的讨论。

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美国宾夕法尼亚州立大学Dr. Zhenhui (Jessie) Li学术报告

6月23日上午10:00,来自美国宾夕法尼亚州立大学的Dr. Zhenhui (Jessie) Li为CAD&CG国家重点实验室带来了题为“Toward Semantic Understanding of Human Mobility Data”的学术报告。

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Ming C. Lin教授应邀访问VAG小组

6月15日上午,著名虚拟现实和动画、图形学专家、IEEE TVCG前主编、美国UNC大学Ming C. Lin教授应邀到访小组。

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Vials: Visualizing Alternative Splicing of Genes

论文:Vials: Visualizing Alternative Splicing of Genes

作者:Hendrik Strobelt, Bilal Alsallakh, Joseph Botros, Brant Peterson, Mark Borowsky, Hanspeter Pfister, and Alexander Lex

发表会议:InfoVis 2015

 

介绍

在这篇文章中,Hendrik Strobelt等人提出了一种基因选择性剪接的可视化系统。

选择性剪接的工作机制是:同一DNA序列,在转录过程中选择性地省略或缩短一些相关的编码区(外显子),从而生成多种mRNA异构体,指导合成多种多样的蛋白质。

选择性剪接的检测比较困难,需要使用先进的数据采集方法和统计推断方法。目前比较常用的有mRNA测序方法。

关于异构体丰度的研究对于理解正常生理过程和疾病过程具有重要作用,最终可以帮助靶向治疗。由于异构体数据比较复杂,现有的关于异构体的可视化系统既不具备有效的感知性,也不具备可拓展性。为了弥补这些缺点,他们实现了一个可视分析工具,命名为Vials,帮助分析人员探索异构体数据库:包括编码区序列(外显子)的丰度,连接的支持数据,异构体频率的预测等。Vials具有可拓展性,可以支持同时分析多个组内的许多样本。他们的工具可以帮助专家在多组样本中,确定异构体丰度的模式,评估数据的质量等。

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