CCF@U806 汪云海、秦红星、蒲剑苏、赵玺、毕重科走进兰州理工大学

CCF走进高校第806场

敬请关注

时间：2021年06月19日（星期六）14:30-17:30

地点：兰州理工大学彭家坪校区图书馆109报告厅

l 特邀讲者：汪云海，山东大学计算机科学与技术学院教授

 演讲题目：面向复杂数据可视化的数据结构和编程语言设计

l 特邀讲者：秦红星，重庆大学计算机学院教授

 演讲题目：点云数据的骨架提取

l 特邀讲者：蒲剑苏，电子科技大学大学副教授

 演讲题目：可视赋能：固态电解质材料筛选与预测分析

l 特邀讲者：赵玺，西安交通大学副教授

 演讲题目：三维场景中空间关系的表示及应用

l 特邀讲者：毕重科，天津大学副教授

 演讲题目：台风路径可视化

参加方式：

CCF会员免费参加，非CCF会员可现场入会并参加。（CCF会员可以带1-2名非会员参加活动）

特邀讲者：汪云海

个人简介：

汪云海，山东大学计算机科学与技术学院教授，教育部青年长江学者，院长助理。2011年于中国科学院计算机网络信息中心获得博士学位。研究方向为交互式大数据分析，主要研究自动可视化、可视化编程语言与渐进式数据分析，在ACM TOG、 IEEE TVCG、ACM SIGGRAPH (Asia)、IEEE VIS等国际顶级期刊及会议发表论文50余篇，担任IEEE VIS、EuroVis、PacificVis等国际会议的程序委员以及著名期刊Computer Graphics Forum编委。曾获山东省自然科学一等奖、陆增镛CAD&CG高科技奖二等奖、ACM CHI 2021最佳论文提名奖等奖项。

报告题目：面向复杂数据可视化的数据结构和编程语言设计

报告摘要：

数据可视化通过把复杂抽象的数据转化为形象直观的图形，使得用户以视觉理解的方式探索数据、发现数据中隐含的规律，能有效提升智能决策能力。然而，面对数据维度高、规模大、类型多等挑战，快速生成有效的交互式可视化一直是可视化领域的研究热点。报告人近年来围绕面向可视化的数据结构与编程语言方面开展了深入研究，为不同数据类型设计了一系列高效可视化算法，并在此基础上构建了动画可视化的编程语言Canis以及低代码开发平台CAST。在这一报告中，报告人将分享相关研究成果。

特邀讲者：秦红星

个人简介：

秦红星 重庆大学计算机学院教授。主要研究方向为计算机图形学、计算机视觉、可视化与可视分析。近年来先后主持/参与科技部重点专项、国家自然科学基金重点项目/面上项目/青年项目，重庆市重点项目/一般项目等项目10余项。在ACM Transaction on Graphics, IEEE Transaction on Visualization and Computer Graphics, Computer Graphics Forum等计算机图形学领域顶级期刊上以第一作者发表论文多篇。

报告题目：点云数据的骨架提取

报告摘要：

点云数据的骨架提取是几何形状分析的重要内容，在三维形状识别、三维重建、几何动画等方面扮演着重要的作用。本报告将分别从最优质量传输和深度学习两个方面介绍点云数据骨架提取的进展。首先我们介绍如何对具有高噪声、高缺失的点云数据应用最优质量传输理论进行三维线骨架的提取建模与求解；其次，介绍应用PointSkelCnn，一种人体点云数据的三维骨架提取方法。最后进行三维骨架提取的讨论和展望。

特邀讲者：蒲剑苏

个人简介：

蒲剑苏 ，2014年12月被电子科技大学大学引进任副教授；2016年入选四川省千人计划。研究方向是数据分析与可视化，可视分析，时空数据分析，智慧城市相关方面的研究。主持了包括国家自然基金项目（青年科学基金项目与面上项目），省重点研发计划在内的多项课题，同时承担了国家重点研发计划、国家科技重大专项方面有关课题包含子课题的主要研究工作，还参与了国家安全重大基础研究(国防973)、973课题在内的多个重大项目的研究。参与项目课题总经费共计约3920万元，主持经费超过570万元。在SCI期刊/国际会议上发表论文24篇；受邀担任了Vis, VAST, EuroVis, PacificVis, SECON，VLDB等国际一流会议与期刊的审稿人；受邀在新加坡举办的IUMRS-ICEM 2016、在湖南长沙国防科技大学举办的ChinaVis 2016（中国可视化年会）做报告并担任分会场主席，担任中国图象图形学学会下属可视化与可视分析专委会常任委员， ChinaVis 2017程序委员会委员、ChinaVis 2018的组织委员会主席。与华为、29所等多家企业与研究所开展了合作。针对目前“互联网+”与中国制造2025的大背景，以云计算大数据等关键技术作为基础与框架，建设特种数据的集中共享与研究平台，比如材料高通量实验数据、微波实验分析数据等，提供对数据分析与可视化方面的支撑。

报告题目：可视赋能：固态电解质材料筛选与预测分析

报告摘要：随着消费类电子产品的爆发式增长，锂离子电池得到了广泛的应用。然而，传统液态锂离子电池因为采用液态电解质，存在易泄露，易挥发，易燃烧等缺点。为了解决上述问题，研究人员将目光放在了固态电解质上，固态电解质的电池体系安全性高，无漏液现象，且固态电解质也可以作为电池隔膜使用，简化了电池的设计。因此尽快实现液态电解质电池到固态电解质电池的转变成为了锂电池发展的当务之急。不幸的是，固态电解质的离子电导率通常低于液态电解质，这使得其很难彻底取代液态电解质。在固态电解质的研究中，寻找具有高离子电导率的固态电解质材料成为了重要的一环。

以传统的经验、测试的试错方法，会耗费大量的资源，且成效些微。在几十年的探索中只确定了少数室温下的含锂化合物的离子电导率。我们通过“机器学习+可视分析”的方法来帮助材料领域专家筛选固态电解质材料，比较了多种机器学习算法，并设计了一个可视化系统。我们从材料内部化学结构的角度选择与离子导电性密切相关的20个特征，对晶体的局部原子排列和化学性质及逆行特征定位，构建机器学习模型，预测潜在的高离子电导率材料。并根据这些材料的特征构建可视化系统，从宏观和围观的角度帮助材料领域学者研究探索那些高离子电导率的材料具有的共性特征，并给出我们对高离子电导率材料的预测。让材料领域学者对固态电解质材料的学着不再是盲目的，没有指导的。我们的系统得到了领域专家的认可，它们认为我们的工作可以避免盲目尝试，缩小了探索范围，节省了实验成本。

特邀讲者：赵玺

个人简介：

赵玺，西安交通大学副教授、博士生导师。分别于2010，2014年获东南大学图像处理与科学可视化专业硕士、英国爱丁堡大学计算机图形学专业博士学位。研究兴趣包括计算机图形学、三维计算机视觉、医学影像处理，主要从事三维数据分析、几何处理、空间关系分析、复杂点云建模等方面的研究工作。主持和参与包括自然科学基金面上项目、青年项目、中国博士后基金等多项课题。在ACM TOG, IEEE TVCG, SIGGRAPH，SIGGRAPH ASIA，EUROGRAPHICS等图形学高水平期刊、会议上发表多篇文章。

报告题目：三维场景中空间关系的表示及应用

报告摘要：三维场景中的空间关系是场景内容的重要组成部分，空间关系的表示对于三维场景的理解、高质量的交互生成具有非常关键的作用。本报告将以空间关系表示为主线，分别介绍三维场景分析、交互运动分析和三维场景合成三个问题中空间关系的表示方法，及如何利用空间关系解决相应的研究问题。将详细介绍交互平分面、外部空间特征的计算，以及如何将空间关系表示与深度学习技术相结合来提高场景合成的效率。最后将针对未来空间关系相关的研究进行展望与讨论。

特邀讲者：毕重科

个人简介：

毕重科，天津大学智能与计算学部副教授。2012年于东京大学获理学博士学位，之后在日本理化学研究所担任研究员，2016年加入天津大学。主要研究方向为科学可视化，高性能计算。现任可视化与可视分析专业委员会常务委员。在日本理化学研究所期间，负责当时世界排名第一的超级计算机K Computer的原位可视化系统的研发工作，主持并完成日本国家级项目1项，并参与完成多项日本重大基金。加入天津大学后，主持国家自然基金1项，各部委项目3项，自主基金3项，横向项目2项；参与国家自然基金3项（包括重点项目1项），天津市基金重点4项（包括重点项目2项），横向项目2项。在可视化和高性能计算领域发表论文40余篇。

报告题目：台风路径可视化

报告摘要：

台风(或热带气旋、飓风)每年给世界各地造成巨大的经济损失，因此提高台风路径预报的精度是十分必要的。目前，利用深度学习技术进行天气预报已成为一种新的趋势，它们与传统的预报方法相结合，加快了气象学的发展。当前预测 6小时后台风中心位置的最小平均误差约为32.9km。但是考虑到台风核心区直径(在这片区域风速通常大于65节，且大风破坏性极强)约为150 公里，精度仍有一定的提高空间。本报告中，我们通过结合大量已有台风历史路径信息和当前台风中心附近的风场数据，对台风轨迹进行可视分析，通过并充分考虑了台风短期预报的特点及环流数据特征，对台风路径进行高精度预测。

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