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北京大学
基本要求
1. 对可视化和数据分析有浓厚的兴趣;
2. 具有一定编程基础和有较强的动手和自驱力;
3. 善于合作交流;为人诚信。
本科实习项目(包括但不限于下列题目)
机器学习驱动的可视化方法与理论研究。研究自动可视化的新方法、新理论,并加以应用,特别关心自然语言处理与可视化的结合。需要参加者有一定相关基础,该项目受自然科学基金支持;
面向高维数据,表格数据,层次结构数据等基本数据类型的可视化新方法;
面向领域的可视化语言。研发高性能脚本语言,支持特定类型的可视化。
面向大规模生物成像数据的高性能可视化:为北京大学多模态多模态跨尺度生物医学成像国家重大科技基础设施服务,针对多模态医学成像装置、多模态活体细胞成像装置、多模态高分辨分子成像装置产生的大量数据,提供具有高度模态融合和解析能力的先进可视化系统。部分工作将和沙特 KASUT 大学以及奥地利、德国等实验室合作;
大规模科学数据可视化:研究发展针对集合模拟、复杂流场数据在内的大规模科学数据可视化方法以及相应的数据管理策略。该方面工作和国内外超算中心和有关应用单位合作;
沉浸式大规模可视化环境交互技术研究:为实验室现有的高分辨率拼接屏显示环境和北京大学将建设的 CAVE2(环形大规模显示环境)等成像设备,研发包括用户位置、手势、视点在内的跨设备交互手段。
研究社交媒体(微博、短视频等)中人物、事件等可视分析方法;
研究高度复杂的时空数据的事件发现等。
研究发展针对传统历史文化数据的可视分析方法;
研究开发支持人文社科研究的可视分析工具。
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