博士申请 | 北京大学智能学院可视化与可视分析实验室招收本科实习生

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北京大学

可视化和可视分析把数据转化为图形图像，通过灵活的人机交互，充分结合人的认知能力和机器的计算能力，提供对复杂数据的分析。可视分析是大数据时代最被关注的研究方向之一。在近年中国计算机学会大数据专委会发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书》中，“可视化”已连续三次入选大数据发展十大趋势，“可视化推动大数据平民化”曾占据十大趋势之首。

北京大学智能学院可视化与可视分析实验室始建于 2008 年，是国际领先的可视化科研团队。实验室针对各类科学数据、高维数据、时空数据、社交网络的可视化与可视分析开展了长期的工作。实验室科研工作与产业需求和实际应用紧密结合，研发微博可视分析系统、伪基站可视分析检测系统、交通大数据可视分析实用系统等。同时实验室和工业界具有良好的合作关系，得到国内外知名企业支持，包括波音、斯伦贝谢、360、IBM、诺基亚、微软等。2017 年以本实验室为核心，组建北京大学大数据分析与应用国家工程实验室可视分析中心。此外，实验室和国内外诸多科研院所有长期良好的合作关系。

研究组在可视化和人机交互领域顶级期刊和重要会议 IEEE TVCG, IEEE VIS (VAST/InfoVis/SciVis), ACM SIGCHI, IEEE PacificVis 等发表多篇高水平论文。实验室发表的文章涉及深度学习驱动的可视化，社交媒体可视化，时空轨迹可视化，流场、体渲染等方向，详情可查阅：

http://vis.pku.edu.cn/wiki/publication:start

实验室配备先进可视化环境和设备，包括多样交互设备（眼动追踪，手势识别，触控大屏，增强现实等）和丰富的 CPU 和G PU计算资源。能提供良好的科研环境。同时实验室注重培养学生科研能力，许多本科实习成员参与发表高水平论文或者参与国际可视分析竞赛并获奖。参加国内外学术交流机会丰富，学术气氛活跃；和海内外前沿机构交流密切，定期举办国际暑期学校、邀请前沿学者学术报告。

实验室博士毕业后在复旦大学、北京理工大学等知名高校，以及美国阿贡国家实验室等研究机构担任教研职位，硕士大多前往谷歌、微软、华为、阿里等知名企业任职。

这里是培养兴趣能力、帮助每个人实现梦想的地方，欢迎各位同学加入共同开展一流工作！

基本要求

1. 对可视化和数据分析有浓厚的兴趣；

2. 具有一定编程基础和有较强的动手和自驱力；

3. 善于合作交流；为人诚信。

本科实习项目（包括但不限于下列题目）

1. 可视化理论和基本方法：

机器学习驱动的可视化方法与理论研究。研究自动可视化的新方法、新理论，并加以应用，特别关心自然语言处理与可视化的结合。需要参加者有一定相关基础，该项目受自然科学基金支持；
面向高维数据，表格数据，层次结构数据等基本数据类型的可视化新方法；
面向领域的可视化语言。研发高性能脚本语言，支持特定类型的可视化。

2. 高性能科学可视化：

面向大规模生物成像数据的高性能可视化：为北京大学多模态多模态跨尺度生物医学成像国家重大科技基础设施服务，针对多模态医学成像装置、多模态活体细胞成像装置、多模态高分辨分子成像装置产生的大量数据，提供具有高度模态融合和解析能力的先进可视化系统。部分工作将和沙特 KASUT 大学以及奥地利、德国等实验室合作；
大规模科学数据可视化：研究发展针对集合模拟、复杂流场数据在内的大规模科学数据可视化方法以及相应的数据管理策略。该方面工作和国内外超算中心和有关应用单位合作；
沉浸式大规模可视化环境交互技术研究：为实验室现有的高分辨率拼接屏显示环境和北京大学将建设的 CAVE2（环形大规模显示环境）等成像设备，研发包括用户位置、手势、视点在内的跨设备交互手段。

3. 社交媒体、时空轨迹数据可视化：

研究社交媒体（微博、短视频等）中人物、事件等可视分析方法；
研究高度复杂的时空数据的事件发现等。

4. 数字人文可视化：

研究发展针对传统历史文化数据的可视分析方法；
研究开发支持人文社科研究的可视分析工具。

可视化工作案例

1. 城市交通可视化：

http://vis.pku.edu.cn/trajectoryvis/zh-cn/

2. 微博可视分析：

http://vis.pku.edu.cn/weibova/

3. 科学数据可视化：

http://vis.pku.edu.cn/scivis/zh-cn/

4. 可视化交互敏捷构建：

http://vis.pku.edu.cn/agilevis/zh-cn/

5. 机器学习驱动的可视化：

http://vis.pku.edu.cn/ai4vis/

导师简介

袁晓如，研究员，北京大学机器感知与智能教育部重点实验室副主任，大数据分析与应用国家工程实验室常务副主任。2006 年 8 月获美国明尼苏达大学计算机科学博士学位。主要研究方向包括科学可视化，信息可视化和可视分析等。在高维数据、时空轨迹、社会媒体、网络安全数据、复杂流场数据等可视化与可视分析领域开展了系统的工作，发展了一系列多维、时空数据交互分析的方法和工具，并将信息可视化方法结合科学可视化，发展了多种数据的对比分析方法和系统。

与合作者在 IEEE VIS, IEEE TVCG 等重要国际可视化会议以及期刊上发表 90 余篇文章。高动态范围可视化的工作获得 2005 年 IEEE Visualization 大会最佳应用论文奖。多次在 IEEE VIS 可视化大会 VAST Challenge 可视分析竞赛获奖。担任 IEEE VIS，EuroVis, IEEE PacificVis 等国际可视化会议程序委员会委员，2015, 2016 年 IEEE VIS Poster 主席。2009 年 IEEE PacificVis 组织委员会共同主席，2016 年 IEEE PacificVis 论文主席，2017 年 IEEE VIS 论文主席，2021 年 IEEE VIS 论文领域主席，2021 年 ACM CHI 论文可视化领域副主席。

联合国内外学者发起创建了中国可视化与可视分析大会（ChinaVis），并担任指导委员会主席；当选中国图象图形学学会可视化与可视分析专业委员会首任主任。任《计算机辅助设计与图形学学报》,《数值计算与计算机应用》，Computer & Graphics，Journal of Visualization (Springer)，Data Science Journal 等国内外期刊编委。中国图象图形学学会理事理事，中国计算机学会 (CCF) 杰出会员。

联系方式

简历提交邮箱 [email protected] 或 [email protected]。邮箱标题命名：“实验室应聘-职位-姓名”，职位为“保送学生”或“实习生”。

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