论文：SOMFlow: Guided Exploratory Cluster Analysis with Self-Organizing Maps and Analytic Provenance
作者：Domink Sacha , Matthias Kraus , Jürgen Bernard
简介：本文提出了一个引导式探索性聚类分析工具SOMFlow，使用SOM算法分析时变数据。
论文：Sequence Synopsis: Optimize Visual Summary of Temporal Event Data
优化针对时序事件数据的可视化摘要
作者：Yuanzhe Chen, Panpan Xu and Liu Ren
发表： TVCG2017
本文的主要内容是讲如何可视化时序事件数据，提出了一种对这类数据进行可视化的技术，该技术可以较好的提取出高维事件数据中的事件模型。并基于该技术实现 了用于分析高维时序事件数据的可视分析系统 。有两个和领域专家合作进行的case study。
时序事件数据（Temporal Event Data）：每个事件由三个要素组成，即事件类型、发生时间和发生主体，由一系列此类事件组成的数据叫做时序事件数据。例如网站点击事件流以及软件的用户交互日志。
论文：VIGOR: Interactive Visual Exploration of Graph Query Results
作者：Robert Pienta, Fred Hohman, Alex Endert, Acar Tamersoy, Kevin Roundy, Chris Gates, Shamkant Navathe, Duen Horng Chau
论文：Colorgorical: Creating discriminable and preferable color palettes for information visualization
作者：Connor C. Gramazio, David H. Laidlaw, Karen B. Schloss
简介：本文介绍了一个调色板工具Colorgorical。其中涉及到多种与人类感知相关的颜色度量，以及感知相关的用户交互设计。此外还有出色的现成颜色设计。
论文：TACO: Visualizing Changes in Tables Over Time
作者：Christina Niederer, Holger Stitz, Reem Hourieh, Florian Grassinger, Wolfgang Aigner, and Marc Streit
发表会议：IEEE InfoVis 2017
介绍
很多领域下，表格数据是一种非常常见的数据。当表格有多个版本的时候，理解表格数据就需要比较不同版本的表格。然而当前的可视比较工具的可视结果难以解释，并且不适用于大规模数据。作者设计了一个新的可视化工具TACO (TAble COmparison)，用于比较表格版本的随时间变化情况。
动机
数据数量和复杂性的上升需要一个设计和优化数据处理流程。可视化可以支持这一过程,但尽管有很多视觉系统参数分析的例子,这仍然需要系统地评估用户的需求和符合这些需求范例可视化方法。
对此作者对于流程也进行了简单的定义如图：
流程是一组计算指令或者说步骤
每个指令有一个特殊的算法参数
设计一个流程需要选择不同的计算步骤
在优化中，用户通常会固定一些计算步骤
本文有四个贡献点：通过八个案例展现了这一工作挑战的广度；通过对八个案例的整合回顾总结了用户需求对总结出的用户需求；相应的匹配可视化的功能；最后定义了未来可视化研究的挑战；
美国国土安全部科技管理局于2017年8月7日宣布成立“加速运营效率 (CAOE) 卓越技术中心”，并将中心设立在美国亚利桑那州州立大学。中心将被赋予10年期的资助，第一年资助额是385万美元。中心主旨是采用最先进的分析工具（如可视分析），支持实时决策，提升美国国土安全部运营单位和其他安全部门的运营效率。在此前一周，美国国土安全部科技管理局在乔治梅森大学宣布成立面向犯罪调查和网络分析的卓越技术中心(CINA)。
2017年7月31日到8月4日， 2017新加坡可视分析国际研讨会在新加坡国立大学举行。本次研讨会，由新加坡国立大学SeSaMa中心主办和资助，浙江大学CAD&CG国家重点实验室协办。大会组织者是Anthony Tung教授和陈为教授。
