“人文可视化 -大模型与数据可视化在人文社科研究中的新视角”前沿讲习班下周即将开班

主办单位：中国图象图形学学会（CSIG）

1、本期讲习班限报80人，根据缴费先后顺序录取，报满为止。

2、2024年9月15日（含）前注册并缴费：CSIG会员2000元/人，非会员2500元/人（赠送1年CSIG会员）；现场缴费：会员、非会员均为3000元/人；CSIG团体会员参加，按CSIG会员标准缴费；同一单位组团（5人及以上）报名，均按CSIG会员标准缴费。

3、注册费包括讲课资料和2天会议期间午餐，其它食宿、交通自理。

4、即日起至2024年9月15日，请登录会议注册网站注册。

5、讲习班培训证书于结营仪式统一发放。

6、会议注册网址：

https://conf.csig.org.cn/10399.html

7、酒店预定：

景明园宾馆协议价：标准间580元/间（含双早）；500元/间（不含早）

预订方式：电话预订报“中国图象图形学学会会议”

13301207972  (卢经理) 【周一至周五9:00-17:00】

010-62871117【其他时间】

袁晓如， 北京大学智能学院研究员，大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。长期致力于可视化与可视分析通用基础方法与领域应用系统的研究。ChinaVis，IEEE VIS，PacificVis 指导委员会委员，IEEE TVCG 等国内外期刊编委。中国图象图形学学会可视化与可视分析专业委员会主任。

袁晓如 北京大学研究员

报告人简介：袁晓如，北京大学智能学院研究员，大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。长期致力于可视化与可视分析通用基础方法与领域应用系统的研究。ChinaVis，IEEE VIS，PacificVis 指导委员会委员，IEEE TVCG 等国内外期刊编委。中国图象图形学学会可视化与可视分析专业委员会主任。

报告题目：AI4Humanities

报告摘要：大数据时代研究范式的变革影响各个学科，智能时代更是带来社会的巨变，而紧密结合人类智慧与机器强大计算能力的可视化与可视分析在其中发挥重要作用。当前AI4Science已经深入人心，我们可以看到诸多自然科学领域，人工智能和计算技术在革命性地改变科研的方式和指数级地提升科研效率。而在人文领域，这一场革命才刚刚开始。从可视化角度来看，人文领域相当多的场合可视化用于分析、解释负责数据和结果。然而，当前各方面的实践中，人文的数字化、智能化和传统的人文研究还存在一定的脱节。报告从古籍智能分析等实践案例出发，讨论如何开展解决人文领域研究核心问题的智能可视分析工作，并初步总结规律。

张宇 华为基础软件创新实验室研究员

报告人简介：张宇，华为基础软件创新实验室研究员。博士毕业于牛津大学计算机系，本科毕业于北京大学智能科学与技术专业。在人机交互与可视化领域开展工作，主要研究方向为交互式机器学习以及数字人文，相关论文发表于ACM CHI, IEEE VIS, ACM TIIS, IEEE TVCG等会议与期刊。

报告题目：大规模历史文献的标注分析

报告摘要：数据可视化是如今分析数据和传达信息的关键工具。虽然今日的可视化大多依赖计算机工具生成，其发端远远早于计算机时代。在本次报告中，我将简要回顾数据可视化的历史，并介绍我们通过半自动数据标注，整理大规模历史可视化数据集的工作。我们通过定性编码分析这些早期可视化的分类体系。此外，我将讨论历史上的可视化技术如何为当今的数据可视化实践提供启示。

陈晓皎 浙江大学研究员

报告人简介：陈晓皎，浙江大学“百人计划”研究员。受聘于浙江大学艺术与考古学院、先进技术研究院。浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室固定研究人员、浙江大学国际设计研究院研究员。浙江大学计算机科学与技术学院硕士生导师、博士生导师；艺术与考古学院硕士生导师；研究方向：一是开展人机交互界面、用户体验设计实践，沉浸式交互设计与AIGC研究，及相关工效学实验认知测评研究；二是探索数字人文视阈下的中国传统绘画作品可视分析及可视化研究，侧重于人工智能驱动的可视化平台开发。

报告题目：中国古代绘画图像色彩的知识图谱构建研究

报告摘要：中国古代绘画图像具有丰富的数字人文价值，其中图像的'色彩'为我们深入理解社会文化和历史提供了从视觉维度出发的重要线索。在探索中国古代绘画图像色彩文化过程中，始终面临包括形制、设色方式等在内的多种画作属性的困难。本次演讲通过分解传统色彩分析工作步骤，开展色彩与画类的构成关系、色彩与色彩的交互影响、色彩与现实属性的关联分析，从宏观角度量化并解释了中国画色彩构成的复杂性，构建中国古代绘画图像色彩的知识图谱，并为探究中国画色彩关系表现方式提供了跨学科可视分析工具和方法。届时，还会分享关于色彩可视化分析延伸的交互设计实践。

李晨辉 华东师范大学副教授

报告人简介：李晨辉，华东师范大学计算机科学与技术学院副教授，院长助理，CSIG可视化与可视分析专委会委员，CCF计算机辅助设计与图形学专委会执行委员，GAMES执行委员。博士毕业于香港理工大学，专注数据可视化、计算机图形学、智能设计研究，主持国家自然科学基金项目、国家重点研发项目子课题、上海市科技创新项目课题等8项，在IEEE VIS、IEEE TVCG、ACM CHI、IEEE VR等国际会议及期刊上发表学术论文30余篇，曾担任ChinaVis2018会议组织委员，VINCI2019国际会议本地主学会席，CAD/CG 2023及CAD/Graphics 2023会议组织主席，ChinaVis2024会议论文主席。长期担任VIS、TVCG、CHI等国际期刊及会议的审稿人。曾获2020年度上海市科技进步特等奖，2022年度上海市高等教育教学成果二等奖，主讲课程《数据之美》入选2023年度全国高校美育教学优秀案例。更多信息见：http://chenhui.li。

报告题目：基于大模型的艺术图像数据可视分析

报告摘要：AI技术的发展和大型模型的兴起，为解析艺术和文化数据的丰富内涵提供了新的手段。本报告将介绍大型模型在艺术图像美学评价、色彩可视分析方面的应用；并通过隐空间探索分析及多模态语义可视分析，探索艺术图像的情感及多模态关联。

曾伟 香港科技大学（广州）助理教授

报告人简介：曾伟，香港科技大学（广州）助理教授，博士生导师，新加坡南洋理工大学计算机专业本科（2011）和博士（2015）学位。研究聚焦于交互式数据可视化方法，协调人工智能与人类认知推理能力的融合，研究成果应用于智慧城市、AIGC等领域，发表论文60余篇，包括30余篇的CCF A/B类、20余篇IEEE/ACM Transactions一作/通讯高水平论文，获VINCI、ChinaVis、ICIV最佳论文/提名奖。受邀担任Visual Informatics、Journal of Big Data编委，VINCI 2023国际会议程序委员会主席，长期担任IEEE VIS、ChinaVis、VINCI等国际会议的程序委员会委员。

报告题目：基于多模态大模型的文化遗产可视化与交互设计

报告摘要：文化遗产数据的多模态特性（文本、图像、三维模型等）对于数据融合和展示提出了独特挑战，同时大型语言模型（LLM）和元宇宙平台技术的发展提供了提升用户体验的新途径。香港科技大学（广州）CIVAL课题组致力于结合这些技术，开发新颖的可视化和交互工具，以打造更加丰富和动态的文化遗产体验。本报告将介绍我们团队在这方面近年来的工作成果，包括基于大型语言模型的虚拟博物馆导览（CHI 2024），结合物质和非物质文化遗产的沉浸式叙事研究（JOCCH），利用视觉语言模型解析和组合多模态用户输入的创新图片搜索框架（CSCW 2024）。

曹楠 同济大学教授

报告人简介：曹楠，博士，同济大学长聘教授，设计创意学院副院长，人工智能与数据设计学科主任、智能大数据可视化实验室主任，国家级青年人才，设计学、软件工程、智能科学与技术三个一级学科的博士生导师。加入同济大学前，曾担任美国IBM T.J沃森研究院研究员。曹楠目前主要的研究方向是大数据及人工智能在设计学领域的应用，其研究成果涵盖了智能创意设计（信息传达及AIGC技术）。曹楠累计获得专利授权20余项，在计算机及设计学相关领域的重要国际学术期刊及会议上发表论文100余篇（70余篇CCF A类），曾获得IEEE VIS 2023、ACM IUI 2016、ChinaVis 2020 最佳论文奖，及IEEE VIS，ACM CHI 等国内外顶级学术会议最佳论文提名奖8次。曹楠担任了SCI期刊 IEEE Transactions on Big Data (IF:7.2) 的 Associate Editor，以及 Computer Science Review (IF:12.3) 的编委，并14次担任可视化及人机交互领域的程序委员会委员。

报告题目：智能创意设计与数字人文

报告摘要：信息传达设计与数字人文是一个跨学科领域，结合了信息设计的原则和方法与人文学科的研究，旨在通过数字技术促进文化和历史的理解与传播。信息传达设计关注如何有效地传递信息，利用视觉、交互和用户体验设计，确保信息的清晰、准确和易于理解。在数字人文领域，研究者利用数字工具和方法对人文数据进行分析、展示和传播，使得传统的文献研究和历史分析变得更加直观和互动。这一领域的核心在于通过创新的设计和技术手段，揭示隐藏在数据中的模式和关系，增强对文化和历史的理解。在这个报告中，我们将首先介绍信息传达设计的基本理论与相关技术，再次基础上回顾并介同济大学智能大数据可视化实验室近年来在该方向的设计实践工作。

报告人简介：陈思明，复旦大学大数据学院青年研究员，博士生导师，上海市高层次引进人才，复旦大学可视分析与智能决策实验室负责人（FDUVIS）。曾任德国弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究所（Fraunhofer IAIS）研究科学家与德国波恩大学的博士后研究员。复旦学士（2011）、北大博士（2017）。从事大数据可视化与可视分析的研究，主要研究方向包括：AI+VIS、大模型驱动的可视分析、社交媒体分析、自动驾驶、金融科技、数字孪生等，共发表论文100余篇，其中在IEEE VIS，IEEE TVCG, ACM CHI, CSCW，UIST等顶级国际可视化与人机交互会议以及期刊(CCF A)上发表30余篇文章。曾获评AI2000十年间国际可视化研究最有影响力提名奖(全球100名)，主持、参与国家、省部级项目十余项，担任IEEE VIS 国际程序委员会委员，IEEE CG&A国际期刊副主编，Visual Informatics期刊青年编委、IEEE PacificVis论文（VizNotes）主席，ChinaVis数据分析挑战赛主席，VGI Geovisual Analytics Workshop地理时空可视分析研讨会共同主席等。

报告题目：人机协同视角下的大模型驱动可视化故事叙述与可视分析

报告摘要：大模型时代，AI的能力提升让原先无法做的事情变为可能，但应用大模型有一个困境，就是不一定完全按人的想法完成任务，因此大模型时代，人机协同是个更为重要的话题，它能让大模型变得更加可用。在数据可视化与可视分析的任务中，我们与大家分享三个方面的工作：首先，如何使用大模型生成能够更好传递信息的可视化故事？进一步地，如何让大模型支持可视分析中的交互式探索？最后，我们分享一个教育领域的微调大模型，详细拆解如何让大模型变得给领域可用，如何利用大模型做一个人机协同的教育自学平台。

陈晓皎 浙江大学研究员

专家简介：陈晓皎，浙江大学“百人计划”研究员。受聘于浙江大学艺术与考古学院、先进技术研究院。浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室固定研究人员、浙江大学国际设计研究院研究员。浙江大学计算机科学与技术学院硕士生导师、博士生导师；艺术与考古学院硕士生导师；研究方向：一是开展人机交互界面、用户体验设计实践，沉浸式交互设计与AIGC研究，及相关工效学实验认知测评研究；二是探索数字人文视阈下的中国传统绘画作品可视分析及可视化研究，侧重于人工智能驱动的可视化平台开发。

严程 清华大学副教授

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