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讲座报告

06月30日09:20 夏佳志:基于弱输入信息的高维数据可视分析方法

讲座编号:jz-yjsb-2018-y048

讲座题目:基于弱输入信息的高维数据可视分析方法

主 讲 人:夏佳志 副教授 中南大学

讲座时间:2018630日(周六)上午0920

讲座地点:阜成路西校区教一楼106会议室

参加对象:研究生

主办单位:研究生院

承办单位:计算机与信息工程学院

主讲人概况:

    夏佳志,博士,副教授,任职于中南大学信息科学与工程学院计算机系。研究领域包括数据可视分析、计算机图形学和人机交互。于2011年在新加坡南洋理工大学获得博士学位,分别于2005年、2008年在浙江大学计算机学院获得学士学位和硕士学位。先后主持国家自然科学基金青年基金项目、教育部博士点基金项目和湖南省科技计划项目。于IEEE VASTIEEE TVCGACM MMACM SIGCHIIEEE TCSVTCAD等会议和期刊上发表相关学术论文30 余篇。任计算机学会CAD&CG专委会委员,中国图像图形学会可视化与可视分析专委会委员,曾任CAD/Graphics 2017ChinaCAD 2016-2018ChinaVis 2017-2018ChinaGraph 2018等会议的程序委员会委员,IEEE VisEuroVis PacificVis ACM I3DIEEE TVCGIEEE TSPIEEE TOMIEEE TISTIEEE TCSVTThe Visual Computer C&G等会议和期刊的审稿人。个人主页:www.xiajiazhi.com

主讲内容:

高维数据可视分析在数据驱动的基础科学发现和应用领域探索中发挥着越来越重要的作用。但实践中,高维数据可视分析普遍面临弱输入信息的问题,具体表现为数据特征不明、低效交互、和决策信息不足。这些问题限制了高维数据可视分析方法的实用性。本报告从高维数据的低维结构的可视探索方法、局部特征增强的高维数据投影交互式探索方法、基于引导信息的子空间聚类可视探索方法等三个主动性依次递增的方面,举例探讨弱输入信息问题的解决方案。

 

来源:研究生院(党委研究生工作部) 发表日期:2018-06-28 阅读次数:
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