IEEE VIS2022会议网站导读——Contribute( 二 ) _vis

VIS Areas and
每一篇IEEE VIS论文都会有两名来自程序委员会的成员以及两名外部审稿人。对于外部评审人员，评审过程保持不变。程序委员会成员将看到一个变化:所有提交给IEEE VIS的论文都将进行投标。为了简化投标，将在PCS中设置几种机制(例如，改进的关键字)以确保过程可管理。
The VIS Area Model
数据可视化的使用可以追溯到至少一千年前。19世纪出现了各种各样的图表，将统计图形作为统计的一个子领域。1987年NSF题为“科学计算的可视化”的报告为1990年第一次IEEE可视化会议做好了准备。从那时起，可视化已经成为一个科学领域，并扩展到包括几个重要的研究热点，即科学可视化、信息可视化和可视分析，以及许多特定领域，如地理信息可视化、生物数据可视化、软件可视化等。这一系列的活动为可视化领域提供了一个享有盛誉和广泛的国际平台。这一系列的活动为可视化领域提供了一个享有盛誉和广泛的国际平台。在早期的统一努力下，IEEE 在2008年更名为IEEE , 2013年更名为IEEE VIS 。2018年，VIS社区开始了重建进程，以解决统一和凝聚力的需求，同时保持其活力和增长。这里所描述的领域模型就是这个重建过程的结果。
可视化(或称VIS)是研究数据向可视化表示的转变，为支持各种数据情报任务提供成本-效益高的手段，从快速观察到深入分析，从模型开发到信息传播。数据科学是一门新的科学学科，研究人类和机器将数据转化为决策和/或知识的过程。它的主要目标是了解不同数据智能过程的内部工作原理，如统计推理、算法推理、数据可视化、人类思维和协作决策，并为支持由人和机器过程组成的数据智能工作流的设计、工程和优化提供科学基础。可视化是这一学科的核心领域之一，因此，可视化的每个领域也是数据科学的一个领域。
of VIS Areas——可视化领域具体描述 Area 1:& ——理论和经验论证
该领域侧重于理论和实证研究课题，旨在建立VIS作为一门科学学科的基础。因此，提交给这一领域的工作也可能与其他领域所涉及的主题密切相关。在这一领域提交的工作应有助于理论或实证研究。
Work理论工作
理论工作旨在解决与我们如何理解、评估、分类或形式化可视化和/或可视分析工作相关的基本问题。感兴趣的主题包括:
实证研究
实证研究旨在贡献研究方法或可视化/可视分析贡献的评估的具体结果或其使用背景。感兴趣的主题包括:
:示例论文
Area 2: ——应用
这一领域包括所有形式的应用研究，旨在解决应用驱动的技术问题，制定与领域专家合作的最佳实践，将通用的可视化技术转化为领域特定的解决方案，设计和开发可视化系统和可视分析工作流，以支持单个应用程序，或者深入了解如何适应和优化可视化技术，以支持特定应用领域的用户。该领域报告的技术解决方案大多是特定于应用程序的，通常与领域专家协作开发。这些解决方案可以有不同的形式，例如可视化表示和交互技术的设计、数据转换算法和技术的描述、可视化硬件和软件的原型、工作流和最佳实践的规范或设计研究。应用论文强调了该领域超越VIS研究社区本身的影响和重要性。感兴趣的主题包括:
:示例论文
Area 3:& ——系统与绘制
这一领域的聚焦在构建系统、绘制算法、替代输入和输出模式等主题。提交到这个领域的论文可能会提出新的可视化系统架构，支持不同的计算平台和开发环境，或者利用商业和专门的硬件设备来实现台式机之外的绘制或交互方式。绘制主题包括软件和硬件加速的算法和技术，以及图形和标签布局算法。感兴趣的主题包括: