GAMES Webinar 2017-20期(Visualization 2017论文报告)| 刘梦尘(清华大学),兰吉(浙江大学)

【GAMES Webinar 2017-20期(Visualization 2017论文报告)】

报告嘉宾1: 刘梦尘,清华大学

报告时间:2017年11月2日(星期四)晚20:00 – 20:45(北京时间)

主持人:夏佳志,中南大学(个人主页:http://faculty.csu.edu.cn/xiajiazhi/zh_CN/index.htm

报告题目:基于机器学习过程的可视分析技术研究

报告摘要:

机器学习在一系列应用中都扮演了重要的作用,比如:讯飞的输入法,AlphaGo,Siri等等。但是,开发一个有效的机器学习算法是一件费时费力的事情。利用可视化,我们可以方便地将模型,数据,训练过程展现给用户。进而,用户可以根据观察的结果和自己的领域知识提出改进模型的方法,并通过用户交互,方便地将改进的方法融入到整个模型的开发过程之中。

讲者简介:

Mengchen Liu is a PhD candidate at Tsinghua University, China. His research interest is Visual analytics of deep learning. He received a BS degree in Electronics Engineering from Tsinghua University.

个人主页:http://cgcad.thss.tsinghua.edu.cn/mengchen/

 

报告嘉宾2:兰吉,浙江大学

报告时间:2017年11月2日(星期四)晚20:45 – 21:30(北京时间)

主持人:夏佳志,中南大学(个人主页:http://faculty.csu.edu.cn/xiajiazhi/zh_CN/index.htm

报告题目:iTTVis: Interactive Visualization of Table Tennis Data

报告摘要:

信息技术的飞速发展使得乒乓球研究人员开始搜集比赛中细粒度的数据进行分析。这些搜集到的数据使为我们从新的角度来分析和评估比赛提供了机会。然而,越来越详细的数据使得理解和从中获取结论的难度变大。领域的分析人员往往要去看冗长的视频,或者低效地分析统计图表。现有的体育可视化方法,由于比赛规则的差异性和数据属性的特殊性,不能直接套用。由此我们和乒乓球领域的分析人员合作,一起归纳总结了乒乓球数据可视分析的问题和需求。进一步,我们提出可视分析系统iTTVis。

iTTVis是第一个分析和探索乒乓球数据的可视分析系统。该系统从时序信息,统计信息和战术信息三个方面对一场乒乓球比赛近乎全方位地进行了可视化。系统中相互关联的各个视图不仅可以帮助认识拍属性之间关联,发现战术模式,同时允许跨视图地分析从而获得洞见。

讲者简介:

兰吉,浙江大学计算机系博士生。2016于浙江大学数学科学院获得理学学士学位。2016年至今于浙江大学计算机系直接攻读博士学位。目前在浙大CAD&CG国家重点实验室巫英才老师的指导下从事社交媒体可视化,体育可视化方面的研究。

个人主页https://lanjizju.github.io/

 

 

报告的详细信息请见GAMES主页 https://games-cn.org
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GAMES主页的“资源分享”有往届的直播讲座的视频及PPT等。

 

观看直播的链接:http://webinar.games-cn.org

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