วิกิพีเดียภาษาไทย
กลับไปหน้าบทความ

อ่าน 8 นาที

การแสดงภาพของ IEEE

การ ประชุม IEEE Visualization Conference ( VIS ) เป็นการประชุมประจำปีเกี่ยวกับ การแสดงภาพทางวิทยาศาสตร์ การแสดงภาพข้อมูล และ การวิเคราะห์เชิงภาพ ซึ่งบริหารจัดการโดย...

การแสดงภาพของ IEEE

การแสดงภาพของ IEEE
คำย่อวิส
การลงโทษการแสดงภาพ
รายละเอียดการตีพิมพ์
สำนักพิมพ์สมาคมคอมพิวเตอร์ IEEE
ประวัติศาสตร์ปี 1990-ปัจจุบัน
ความถี่ประจำปี

การประชุม IEEE Visualization Conference ( VIS ) เป็นการประชุมประจำปีเกี่ยวกับการแสดงภาพทางวิทยาศาสตร์การแสดงภาพข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงภาพซึ่งบริหารจัดการโดย คณะกรรมการทางเทคนิคด้านการแสดง ภาพและกราฟิกของ IEEE Computer Society จากการจัดอันดับโดย ดัชนี h-indexของGoogle Scholarในปี 2016 VIS เป็นสถานที่จัดการประชุมที่มีคะแนนสูงสุดสำหรับการวิจัยด้านการแสดงภาพ และเป็นการประชุมที่มีคะแนนสูงสุดเป็นอันดับสองสำหรับกราฟิกคอมพิวเตอร์โดยรวม[ 1 ]ได้รับคะแนน 'A' จากการจัดอันดับการประชุม ICT ของออสเตรเลีย[ 2 ]ได้รับคะแนน 'A' จากกระทรวงศึกษาธิการของบราซิล และได้รับคะแนน 'A' จากสหพันธ์คอมพิวเตอร์แห่งประเทศจีน (CCF) การประชุมนี้มีการคัดเลือกอย่างเข้มงวด โดยทั่วไปมีอัตราการยอมรับบทความน้อยกว่า 25% [ 3 ] [ 4 ]

ชุดข้อมูลรูปภาพ VIS30K ถูกสร้างขึ้นจากรูปภาพและตารางในเอกสารการประชุม[ 5 ]

ในปี 2559 คณะกรรมการบริหาร VIS ได้ริเริ่มการทบทวนโครงสร้างการประชุม ซึ่งนำไปสู่การปรึกษาหารือกับชุมชนและการจัดตั้งคณะกรรมการในปี 2562 ซึ่งประสบความสำเร็จในการรวมการประชุมทั้งสามรายการ (SciVis, InfoVis, VAST) เข้าไว้ในการประชุมเดียวที่ VIS 2021 [ 6 ]นับตั้งแต่การประชุม VIS 2021 เป็นต้นมา ได้มีการใช้แทร็กบทความฉบับเต็มแบบรวมใหม่ที่มีหกสาขาเฉพาะและกระบวนการทบทวนแบบรวม การรวมโครงสร้างการประชุมมีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ ลดความซับซ้อนของกระบวนการจัดงาน เพิ่มความยืดหยุ่นในการพัฒนาหัวข้อ และให้มุมมองที่สอดคล้องกันของสาขาการแสดงภาพข้อมูล

ที่ตั้ง

โดยปกติการประชุมจะจัดขึ้นในช่วงปลายเดือนตุลาคม ในปี 2014 เนื่องในโอกาสครบรอบ 25 ปี การประชุมได้จัดขึ้นนอกสหรัฐอเมริกาเป็นครั้งแรก โดยจัดขึ้นที่ปารีส[ 7 ] นับตั้งแต่นั้นมา การประชุมมักจะหมุนเวียนไปจัดในสหรัฐอเมริกา และบางครั้งก็ย้ายไปจัดในต่างประเทศทุกๆ สามปี

รายชื่อการประชุม:

รางวัล

รางวัลบทความดีเด่น VIS

2024: [ 8 ]

  • ความเกี่ยวพันเพื่อการสร้างภาพ: การเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์การวิจัยผ่านทฤษฎีสตรีนิยม: เดริยา อัคบาบา, ลอเรน ไคลน์, มิเรียห์ เมเยอร์
  • Aardvark: การแสดงภาพแบบผสมผสานของต้นไม้ อนุกรมเวลา และรูปภาพ: Devin Lange, Robert L Judson-Torres, Thomas A Zangle, Alexander Lex
  • VisEval: เกณฑ์มาตรฐานสำหรับการแสดงข้อมูลในยุคของโมเดลภาษาขนาดใหญ่: Nan Chen, Yuge Zhang, Jiahang Xu, Kan Ren, Yuqing Yang
  • VADIS: ระบบวิเคราะห์ข้อมูลเชิงภาพสำหรับการนำเสนอเอกสารแบบไดนามิกและการค้นหาข้อมูล: Rui Qiu, Yamei Tu, Po-Yin Yen, Han-Wei Shen
  • การเปรียบเทียบเชิงโทโพโลยีที่รวดเร็วและแม่นยำด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบผสานต้นไม้: Yu Qin, Brittany Terese Fasy , Carola Wenk, Brian Summa

2023: [ 9 ]

  • การออกแบบการแสดงภาพข้อมูลเชิงอารมณ์: การใช้ประโยชน์จากผลกระทบทางอารมณ์ของข้อมูล: ซิงหยู หลาน, หยานฉิว อู๋, หนาน เฉา
  • ปริมาตรการแบ่งส่วนแบบบีบอัดอย่างรวดเร็วสำหรับการแสดงภาพทางวิทยาศาสตร์: Max Piochowiak, Carsten Dachsbacher
  • การโน้มน้าวใจสาธารณชน? ผลกระทบของการแสดงภาพข้อมูลการคาดการณ์ผลการเลือกตั้งต่ออารมณ์ ความไว้วางใจ และเจตนาในการเลือกตั้งกลางเทอมสหรัฐฯ ปี 2022: Fumeng Yang, Mandi Cai, Chloe Rose Mortenson, Hoda Fakhari, Ayse Deniz Lokmanoglu, Jessica Hullman, Steven Franconeri, Nicholas Diakopoulos, Erik Nisbet, Matthew Kay
  • TimeSplines: การสร้างไทม์ไลน์ที่ยืดหยุ่นและเป็นเอกลักษณ์โดยใช้ภาพร่าง: Anna Offenwanger, Matthew Brehmer, Fanny Chevalier, Theophanis Tsandilas
  • การแสดงภาพโครงสร้างทางโทโพโลยีของสนามเวกเตอร์ที่ไม่ต่อเนื่อง: Egzon Miftari, Daniel Durstewitz, Filip Sadlo
  • เลนส์กระแสน้ำวน: การสกัดเส้นแกนกระแสน้ำวนแบบโต้ตอบโดยใช้การสังเคราะห์เชิงปริพันธ์ของเส้นที่สังเกตได้: Peter Rautek, Xingdi Zhang, Bernhard Woschizka, Thomas Theussl, Markus Hadwiger

2022: [ 10 ]

  • วัตถุประสงค์การเรียนรู้เชิงอารมณ์สำหรับการนำเสนอข้อมูลด้วยภาพ: เอลซี ลี-ร็อบบินส์, เอทาน อาดาร์
  • การแสดงภาพพยากรณ์หลายรูปแบบ (MFVs): ข้อแลกเปลี่ยนระหว่างความน่าเชื่อถือและประสิทธิภาพในการแสดงภาพพยากรณ์ COVID-19 หลายรูปแบบ: Lace Padilla, Racquel Fygenson, Spencer C. Castro, Enrico Bertini
  • การปรับขนาดหลายมิติที่รับรู้ถึงความไม่แน่นอน: David Hägele, Tim Krake, Daniel Weiskopf

2021: [ 11 ]

  • เส้นโค้งและพื้นผิวลักษณะเฉพาะของสนามเทนเซอร์อสมมาตร 3 มิติ: Shih-Hsuan Hung, Yue Zhang, Harry Yeh, Eugene Zhang
  • IRVINE: การใช้การจัดกลุ่มและการติดป้ายแบบโต้ตอบเพื่อวิเคราะห์รูปแบบความสัมพันธ์: การศึกษาเชิงออกแบบจากการผลิตเครื่องยนต์ไฟฟ้า: Joscha Eirich, Jakob Bonart, Dominik Jäckle, Michael Sedlmair, Ute Schmid, Kai Fischbach, Tobias Schreck, Jürgen Bernard
  • การรับรู้! การดื่มด่ำ! การเสริมพลัง! พลังวิเศษเป็นแรงบันดาลใจสำหรับการสร้างภาพ: Wesley Willett, Bon Adriel Aseniero, Sheelagh Carpendale, Pierre Dragicevic, Yvonne Jansen, Lora Oehlberg, Petra Isenberg
  • การเรียงลำดับเมทริกซ์พร้อมกันสำหรับคอลเลกชันกราฟ: Nathan van Beusekom, Wouter Meulemans, Bettina Speckmann

2020: [ 12 ]

  • กว้างใหญ่
    • VATLD: ระบบวิเคราะห์ภาพเพื่อประเมิน ทำความเข้าใจ และปรับปรุงการตรวจจับสัญญาณไฟจราจร: Liang Gou, Lincan Zou, Nanxiang Li, Michael Hofmann, Shekar Arvind Kumar, Axel Wendt และ Liu Ren
  • อินโฟวิส
    • กลยุทธ์การใช้เหตุผลเชิงภาพและการตัดสินใจอย่างพอใจ: การออกแบบการแสดงภาพความไม่แน่นอนส่งผลต่อการตัดสินและการตัดสินใจเกี่ยวกับขนาดของผลกระทบอย่างไร: อเล็กซ์ เคล, แมทธิว เคย์ และ เจสสิกา ฮัลล์แมน
  • ไซวิส
    • การแสดงภาพการไหลเชิงวัตถุสัมพันธ์กับผู้สังเกตการณ์ในพื้นที่โค้งสำหรับการไหลทางธรณีฟิสิกส์ 2 มิติที่ไม่คงที่: Peter Rautek, Matej Mlejnek, Johanna Beyer, Jakob Troidl, Hanspeter Pfister, Thomas Theussl, Markus Hadwiger

2019: [ 13 ]

  • กว้างใหญ่
    • FlowSense: อินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติสำหรับการสำรวจข้อมูลเชิงภาพภายในระบบการไหลของข้อมูล: Bowen Yu, Claudio Silva
  • อินโฟวิส
    • ข้อมูลเปลี่ยนแปลงทุกสิ่ง: ความท้าทายและโอกาสในการออกแบบการแสดงภาพข้อมูล การส่งมอบงาน: Jagoda Walny, Christian Frisson, Mieka West, Doris Kosminsky, Søren Knudsen, Sheelagh Carpendale, Wesley Willett
  • ไซวิส
    • InSituNet: การสังเคราะห์ภาพเชิงลึกเพื่อการสำรวจพื้นที่พารามิเตอร์ของการจำลองแบบกลุ่ม: Wenbin He, Junpeng Wang, Hanqi Guo, Ko-Chih Wang, Han-Wei Shen, Mukund Raj, Youssef SG Nashed, Tom Peterka

2018:

  • กว้างใหญ่
    • TPFlow: การแบ่งพาร์ติชันแบบก้าวหน้าและการสกัดรูปแบบหลายมิติสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่และเวลาขนาดใหญ่, Dongyu Liu, Panpan Xu, Liu Ren
  • อินโฟวิส
    • การกำหนดความรู้ด้านการออกแบบการแสดงภาพข้อมูลอย่างเป็นทางการในรูปแบบของข้อจำกัด: โมเดลที่นำไปปฏิบัติได้และขยายได้ใน Draco โดย Dominik Moritz, Chenglong Wang, Greg L. Nelson, Halden Lin, Adam M. Smith, Bill Howe และ Jeffrey Heer
  • ไซวิส
    • Deadeye: เทคนิคการสร้างภาพก่อนการรับรู้แบบใหม่โดยอาศัยการนำเสนอแบบสองตา ผู้เขียน: Andrey Krekhov, Jens Krüger

2017:

  • กว้างใหญ่
    • การแสดงภาพกราฟการไหลของข้อมูลของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกใน TensorFlow โดย Kanit Wongsuphasawat, Daniel Smilkov, James Wexler, Jimbo Wilson, Dandelion Mané, Doug Fritz, Dilip Krishnan, Fernanda B. Viégas และ Martin Wattenberg
  • อินโฟวิส
    • การจำลองความแตกต่างของสีเพื่อการออกแบบการแสดงผลด้วยภาพ โดย Danielle Albers Szafir
  • ไซวิส
    • การท่องโลก: การแสดงภาพพื้นผิวโลกตามบริบทเชิงพื้นที่และเวลา โดย Karl Bladin, Emil Axelsson, Erik Broberg, Carter Emmart, Patric Ljung, Alexander Bock และ Anders Ynnerman

2016:

  • กว้างใหญ่
    • การวิเคราะห์การวิเคราะห์ด้วยเครื่องจักรและการวิเคราะห์โดยมนุษย์ในการจำแนกประเภท โดย Gary KL Tam, Vivek Kothari และ Min Chen
  • อินโฟวิส
    • Vega-Lite: A Grammar of Interactive Graphics, Arvind Satyanarayan, Dominik Moritz, Kanit Wongsuphasawat และJeffrey Heer
  • ไซวิส
    • พื้นผิวไฟเบอร์ของจาโคบีสำหรับการคำนวณในปริภูมิรีบแบบสองตัวแปร โดย จูเลียน เทียร์นี และ ฮามิช คาร์

2015

  • กว้างใหญ่
    • การลดสแนปชอตให้เหลือเพียงจุด: แนวทางการวิเคราะห์ภาพเพื่อการสำรวจเครือข่ายแบบไดนามิก, Stef van den Elzen, Danny Holten, Jorik Blaas, Jarke van Wijk
  • อินโฟวิส
    • HOLA: โครงสร้างเครือข่ายเชิงตั้งฉากที่เหมือนมนุษย์ (Human-like Orthogonal Network Layout) โดย Steve Kieffer, Tim Dwyer, Kim Marriott และ Michael Wybrow
  • ไซวิส
    • การแสดงภาพด้วยการร่างภาพ: อินเทอร์เฟซสำหรับศิลปินในการสร้างข้อมูลหลายตัวแปรที่เปลี่ยนแปลงตามเวลา โดย เดวิด ชโรเดอร์ และ แดเนียล คีฟ

2014

  • กว้างใหญ่
    • การสนับสนุนการสื่อสารและการประสานงานในการสร้างความเข้าใจร่วมกัน โดย นาร์เกส มาห์ยาร์ และเมลานี โทรี
  • อินโฟวิส
    • การสำรวจและการนำเสนอเครือข่ายหลายตัวแปร: จากรายละเอียดไปจนถึงภาพรวมผ่านการเลือกและการรวมกลุ่ม, Stef van den Elzen, Jarke van Wijk
  • ไซวิส
    • การแสดงภาพโครงสร้างจุลภาคของสมองผ่านการส่องสว่างด้วยฮาร์มอนิกทรงกลมของสนามเชิงพื้นที่และเชิงมุมที่มีความแม่นยำสูง โดย Sujal Bista, Jiachen Zhou, Rao Gullapalli และ Amitabh Varshney

2013

  • กว้างใหญ่
    • กรอบการทำงานแบบแบ่งส่วนสำหรับการสร้างและตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองการถดถอย โดย โทมัส มูห์ลบาเชอร์ และ ฮาราลด์ พีริงเกอร์
  • อินโฟวิส
    • รายชื่อผู้เล่นตัวจริง: การวิเคราะห์ด้วยภาพสำหรับการจัดอันดับหลายแอตทริบิวต์, Samuel Gratzl, Alexander Lex, Nils Gehlenborg, Hanspeter Pfister , Marc Streit
  • ไซวิส
    • การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบด้วยภาพของการขนส่งแบบลากรางจ์ในกลุ่ม CFD โดย Mathias Hummel, Harald Obermaier, Christoph Garth และ Kenneth I. Joy

รางวัลความสำเร็จทางเทคนิค

ผู้ที่เคยได้รับรางวัล:

รางวัลแห่งความสำเร็จในอาชีพ

เพื่อรับรางวัล IEEE VGTC Visualization Career Award บุคคลนั้นต้องแสดงให้เห็นว่างานวิจัยและบริการของตนมีผลกระทบในวงกว้างต่อสาขานี้ในระยะยาว ตั้งแต่ปี 2021 เป็นต้นมา รางวัลนี้เปลี่ยนชื่อเป็น Lifetime Achievement

ผู้ที่เคยได้รับรางวัล:

ดึงข้อมูลมาจาก " https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=IEEE_Visualization&oldid=1351751140 "

สรุปเนื้อหา

ข้อมูลสำคัญจากบทความ

ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับ การแสดงภาพของ IEEE

การ ประชุม IEEE Visualization Conference ( VIS ) เป็นการประชุมประจำปีเกี่ยวกับ การแสดงภาพทางวิทยาศาสตร์ การแสดงภาพข้อมูล และ การวิเคราะห์เชิงภาพ ซึ่งบริหารจัดการโดย...

ที่ตั้ง

โดยปกติการประชุมจะจัดขึ้นในช่วงปลายเดือนตุลาคม ในปี 2014 เนื่องในโอกาสครบรอบ 25 ปี การประชุมได้จัดขึ้นนอกสหรัฐอเมริกาเป็นครั้งแรก โดยจัดขึ้นที่ปารีส [ 7 ] นับ ตั้งแต่นั้นมา การประชุมมักจะหมุนเวียนไปจัดในสหรัฐอเมริกา และบางครั้งก็ย้ายไปจัดในต่างประเทศทุกๆ สามปี

รางวัลแห่งความสำเร็จในอาชีพ

เพื่อรับรางวัล IEEE VGTC Visualization Career Award บุคคลนั้นต้องแสดงให้เห็นว่างานวิจัยและบริการของตนมีผลกระทบในวงกว้างต่อสาขานี้ในระยะยาว ตั้งแต่ปี 2021 เป็นต้นมา รางวัลนี้เปลี่ยนชื่อเป็น Lifetime Achievement