特邀讲者:
藤代一成 (Issei Fujishiro) 教授
,日本庆应义塾大学
讲座题目:Making Effective Queries on Time-Varying Multi-Dimensional Datasets (有效查询时变多维数据集)
讲座时间:2021年11月18日下午14:00-15:30 (北京时间)
http://live.bilibili.com/23327855
时变多维数据集被用来解决很多科学问题。在本次讲座中,我们将讨论如何对这这种大数据进行可视探索。我们的方法通过聚焦两种动态可视查询来实现,即“实例查询”和“概要查询”。对于长时序数据集,这些方法可以有效地识别显著性特征,探索时变模式。动态可视查询被一种称为“事实导向查询”的辅助机制所增强,该机制旨在通过在先前查询结果的基础上指定一个查询的方式来迭代完善查询过程和最终结果。最后,通过我们实现的TimeTubeX可视分析工具,成功的对耀类星体进行了有效的可视查询。
图 1 报告内容
藤代一成教授
(Prof. Issei Fujishiro)
藤代一成教授(Prof. Issei Fujishiro)目前是日本庆应义塾大学信息和计算机科学学院教授,兼任杭州电子科技大学计算机科学学院教授。他于1988年在东京大学获得理学博士学位。他的研究兴趣包括应用可视化设计和生命周期管理。藤代教授曾担任Computers and Graphics(Elsevier,2003-2013),IEEE TVCG(1999-2003,2018-2022)和《Journal of Visual Informatic(Elsevier,2016~至今)的编委。藤代教授于2008年作为程序委员会主席共同创立了IEEE PacificVis,并担任IEEE PacificVis2014的会议主席。他还担任过IEEE VIS 2019/2018的SciVis的共同主席,并承办了PacificVAST 2018和TopoInVis 2017两个Workshop。目前,藤代教授是日本可视化协会的主席和日本科学委员会的成员。藤代教授是JFES Fellow和IPSJ Fellow,IIEEJ的荣誉会员,IEEE和ACM的高级会员,以及2021年IEEE Visualization Academy的入选者。
陈谊,工学博士,北京工商大学计算机学院教授,食品安全大数据技术北京市重点实验室主任。主要研究方向为可视化与可视分析,食品安全大数据分析。主持国家自然科学基金面上项目、国家重点研发子课题等项目20余项,2016年获中国分析测试协会科学技术奖(CAIA奖)特等奖。
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