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中国科学院南京土壤研究所专利：基于机器学习的土壤剖面氮素含量高光谱检测及可视化方法
2023年4月8日晚，中国图象图形学学会可视化与可视分析专委会人工智能与可视化发展战略研讨会在重庆大学举办。活动由中国图象图形学学会（CSIG）主办，CSIG可视化与可视分析专委会（VIS）和重庆大学计算机学院承办，与会专家围绕ChatGPT背景下的可视化发展方向开展热烈研讨。
“可视化高峰论坛-长沙”成功举行（图）
可视化 高峰论坛 长沙 可视分析
2023/11/20
中国图象图形学学会（CSIG）可视化高峰论坛-长沙（以下简称可视化高峰论坛）暨第一届智能设计长沙高峰论坛于2023年4月14日在北京大学长沙计算与数字经济研究院成功举办。本次可视化高峰论坛由中国图象图形学学会、北京大学长沙计算与数字经济研究院主办，中国图象图形学学会可视化与可视分析专委会、研究院智能设计中心承办，湖南湘江新区移动互联网及应用软件（含5G应用）产业链推进办公室协办。
可视化与可视分析国际学术报告系列第十二期报告信息。特邀讲者：Angus Forbes，美国加州大学圣克鲁斯分校。讲座题目：Creative Explorations in Visual Computing(可视计算中的创意探索)。讲座时间：2022年3月10日 上午9:00-10:30（北京时间）。讲座主持：曾伟，香港科技大学（广州）。支持单位：香港科技大学（广州）。直播平台
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2022年2月10日晚，中国图象图形学学会可视化与可视分析专业委员会组织的第十期可视化与可视分析国际学术报告成功举行。此次报告特邀蒙纳士大学数据可视化和沉浸式分析实验室Tim Dwyer教授担任讲者。
可视化与可视分析国际学术报告系列第十一期报告信息。特邀讲者：John Stasko，美国佐治亚理工学院。讲座题目：Designing Flexible and Natural Interfaces for Human-Data Interaction(设计灵活自然的人机数据交互界面)。讲座时间：2022年2月24日 上午9:00-10:30（北京时间）。讲座主持：孙铭会，吉林大学。支持单位：吉林大...
前沿交叉研究中心对接世界科技前沿和国家重大战略需求、以紧密服务国家和地方经济发展为主线，开展智能计算、图形图像和信息可视化等方面的理论和应用交叉研究，主要研究内容包括：智能计算、智能图形图像、几何设计与计算、数据挖掘与风险评估、金融大数据与投资决策、医学影像处理、数字人工程、智慧城市、智慧电力、虚拟仿真和系统控制等。中心在智能计算、图形图像和信息可视化等方面的理论和应用交叉研究取得了重要成果，分别...
可视化智慧门诊落地国家呼吸医学中心（图）
智慧医疗 可视化 人工智能
2022/9/5
智慧医疗是人工智能超级应用场景，但落地过程中存在医工结合难、数据和知识获取困难、落地过程漫长等痛点问题。中国科学院自动化所远程智能医疗团队把智慧医疗作为人工智能应用发展方向，结合自身在可视化方向的长期积累，首次提出了可视化智慧医疗这一方向，并与广州呼吸健康研究院一起开展了一系列技术研发及课题研究，已初步形成可视化智慧门诊软硬件整体解决方案及技术产品。
ACM CHI国际学术会议（ACM Conference on Human Factors in Computing Systems）是人机交互领域的最高学术会议（CCF-A会议）。北京大学机器感知与智能教育部重点实验室可视化与可视分析方向的两项研究成果《Automatic Annotation Synchronizing with Textual Description for Visualiz...
北京科技大学计算机与通信工程学院人工智能与三维可视化实验室，成立于2004年，目前有教师3人（其中教授1人，讲师2人），在读研究生28人（博士8人，硕士20人）。团队致力于人工智能、人工生命、自然人机交互、三维可视化等领域内的研究。近年来，主持十三五国家重点研发计划、国家自然科学基金、国家科技支撑等国家级项目10余项，省部级及横向企业项目20余项，发表学术论文300余篇（其中150余篇被SCI和E...
2018年6月9日下午，CSIG-VIS2018可视化高峰论坛在上海大学宝山校区顺利举办。本次高峰论坛邀请国内外本领域知名专家开展学术交流，深入讨论大数据可视化与可视分析领域的前沿技术、面临的挑战、潜在的应用等，促进可视化技术的发展与应用。中国可视化与可视分析大会(ChinaVis) 由我国可视化业界工作者联合发起，宗旨是促进中国及周边地区的可视化与可视分析研究与应用的交流，探讨在大数据时代可视化...
“可视化”人工神经网络揭示细胞内部活动
可视化 人工神经网络 细胞 内部活动
2018/3/28
英国《自然·方法》杂志日前在线发表的一篇论文称，美国科学家创建了一种“可视化”人工神经网络，这是全新的、过程可获取的深度学习计算机算法，能够揭示细胞的内部活动。其有能力帮助人们更好地理解此前未知的基因学和生理学背后的机制。人工智能（AI）已可以执行多种通常需要人类完成的复杂任务，比如面部识别、翻译语言和玩游戏。而深度学习网络，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，也被称为人工神经网络，本身...
在国家自然科学基金委的支持下，中科院合肥物质科学研究院智能所张忠平研究员领衔的研究团队利用氧化石墨烯上功能基团的有机胺化反应，制备出具有高荧光量子产率的发光氧化石墨烯。以此为“墨水”，可通过普通打印机在衬底上打印出荧光“开”的生物传感器，这实现了对多种生物分子如生物硫醇、蛋白质、DNA等的可视化、超敏感检测。
大规模地形实时可视化算法
动态调度 四叉树 裂缝消除
2009/7/31
提出一种实现大规模三维地形可视化的算法。该算法主要通过地形数据分块和多线程数据动态调度技术实现海量地形数据的实时动态调度，利用四叉树结构来简化地形网格，通过引入Y型基元的方法消除边界裂缝。实验结果表明，采用该方法可以实时生成大规模地形，提高地形漫游的效率与可视化效果。