2021年4月11日下午，视觉计算实验室2018级硕士研究生学位论文第一轮预答辩在望江基础教学楼B318举行。实验室邀请了成都信息工程大学张永清副教授，以及中国电子进出口公司汪洋旭博士作为预答辩专家，参加本次预答辩的还有全体18级在读硕士研究生、部分19/20/21级硕士研究生，以及来自成都信息工程大学的研究生。 图1 18级硕士研究生学位论文第一轮预答辩 首先，朱敏老师介绍了作为预答辩专家的两位学长，他们分别是实验室09级和11级硕士研究生，后通过硕博连读获得博士学位，在生物信息学、人工智能领域具有较为丰富的研究经验。随后，18级硕士研究生庞潇、曹梦琦、王翔坤、闫建荣、罗富智依次进行了学位论文预答辩。答辩内容涉及计算机领域的不同研究方向，包括可视化与可视分析、生物信息学。 »
时间： 2021年3月10日（周三） 09 : 30 地点： 望江校区基础教学楼B座318实验室 研读成员： 李长林 王心翌 Part1 分享者：李长林 分享内容： [1] Gehrmann S, Strobelt H, Krüger R, et al. Visual interaction with »
时间： 2020年12月10日（周四） 09 : 00 地点： 望江校区基础教学楼B座318实验室 研读成员： 王心翌 周怡 Part1 分享者：王心翌 分享内容： [1] Li Z, Zhu J, Xu X, et al. RDense: A Protein-RNA »
时间： 2020年11月5日（本周四） 09 : 00 地点： 望江校区基础教学楼B座318实验室 研读成员： 张馨艺 王心翌 Part1 分享者：张馨艺 分享内容： [1] Cui Z, Badam S K, Yalçin M A, et al. Datasite: »
大会特邀报告 报告者1： 戴道清（中山大学） 报告题目： 面向疾病的数据分析集成策略 随着技术的进步，海量数据正在快速产生，这使得利用信息集成和建模解决复杂问题成为可能。精准医疗利用基因组、蛋白质组等组学数据及影像数据，可用于研究复杂疾病在不同层面上的遗传机制，从而精确寻找疾病的产生原因和治疗的靶点所在。 图1 精准医疗涉及不同类型的数据和计算机方法 报告首先从盲人摸象的典故引入数据集成的必要性，并介绍医学数据的特性对集成的影响。接着，引出了集成计算的若干挑战，如维度诅咒、数据异质性、数据缺失、可伸缩性问题等。然后，从数据特性、使用方法、 »
大会特邀报告 报告者1： ZhangAidong（弗吉尼亚大学） 报告题目： Meta Learning for Cancer Prediction 来自维吉尼亚大学的ZhangAidong教授带来了为题“Meta Learning for Cancer Prediction”的精彩报告。报告主要针对癌症预测中部分癌症类别存在数据样本少的问题，如何使深度学习在少量癌症样本上也能表现高性能。Zhang教授使用Meta-learning的模型，先在所有癌症样本数据上进行训练，学习相关数据（其他癌症样本）的先验知识，再使用少量的指定癌症类别的样本对模型进行微调，使得模型在样本量少的癌症类别也有较高表现。 »
本次报告由三位知名学者汇报，他们的报告分别是： 1）浙江大学，陈为教授：可视化与人工智能的融合； 2）清华大学，刘永进教授：非真实感绘制中的图像风格化； 3）中国科学技术大学，刘利刚教授：生活中的计算机图形学技术。 1 报告一 汇报人： 陈为 报告题目： 可视化与人工智能的融合 汇报人简介： 浙江大学教授，博导，计算机学院副院长，CAD& »
课程： 科学数据可视化 讲师： 陶钧 讲师简介： 中山大学数据科学与计算机学院、国家超级计算广州中心副教授。于2015年获得密歇根理工大学计算机科学专业博士学位，2015年至2018年于圣母大学计算机科学与工程系任博士后研究员。其主要研究方向包括：科学可视化，尤其是信息论、优化方法和交互探索方法在流场可视化方面的应用；以及对时序数据和网络的可视分析和探索。 课程简介： 本次课程分别从标量场可视化和矢量场可视化方面介绍了科学数据可视化。 引入 科学数据可视化(SciVis)： 科学数据可视化是研究科学现象可视化的跨学科分支，包括通过可视化手段解释科学定义，验证科学猜想等。 图1 什么是科学数据可视化 课程设置： 1) »