IEEE VIS2022会议网站导读——Contribute( 三 ) _vis

:示例论文
Area 4:& ——表达与交互
这一领域的重点是针对不同类型的数据、用户和可视化任务的可视表示和交互技术的设计。原则上，相关数据可以是任何数据类型，如空间或非空间;连续或离散;统计的、时间的或流的;数字、文字或图像等。相关的用户可以来自任何用户群体(例如，科学家、学者、学生、分析师、管理员或普通公众)，并且具有任何水平的可视化素养和技能。有关的任务可以是任何业务需要，如有效的信息传播、快速的数据观察和探索性的信息寻找。有关的视觉表示可以是基本编码(例如，视觉通道、统计图形)以及复杂的视觉映射(例如，时空数据可视化和协调的多视图)，并可以是可视和非可视形式，以便通过不同的人类感官设备进行可视化。交互技术可以基于传统的WIMP(窗口、图标、菜单和指针)和直接操作。提交到这一领域的论文通常强调他们在视觉表现和交互技术设计方面的新颖贡献，同时也可以讨论数据转换、图像合成和显示、交互和沉浸的相关硬件和软件组件(也见领域3和5) 。感兴趣的主题包括:
:示例论文
: M 。, B 。Lee, B 。Bach, N 。Henry Riche, and T 。。“ : ASpace andfor。” IEEEonand,and : F 。Dabek and J 。J 。Caban 。“A -basedforUserandthe Data。” IEEEonand, 23(1): 2017 。
doi: 10 。1109/TVCG 。2016 。and : B 。Saket, H 。Kim, E 。T 。Brown, A 。。“ by : AnforData。” IEEEonand, 22(1):: J 。Walny, S 。Huron, C 。Perin, T 。Wun, R 。Pusch, and S 。。“of。” IEEEonand, 24(1): 2018 Area 5: Data
这一领域的重点是将数据从一种形式转换为另一种形式的算法和技术，以实现预期的视觉表示所需的有效和高效的视觉映射。原则上，源数据和目标数据可以是任何数据类型，比如空间数据或非空间数据;继续或离散;统计的、时间的或流动的;数字、文字或图像等。这种数据转换在其他一些领域有时也被称为或，包括从源数据中提取信息(例如，从体积数据中提取地表，从文本数据中构建网络)，整合来自不同来源的数据(例如，多模态配准)，对数据进行重组以高效处理(例如，分层数据表示)，用额外的信息和功能丰富数据(例如，不确定性分析和标签生成)，以及提高数据质量和可用性(例如，数据清理) 。提交到这一领域的论文通常会强调他们在算法和数据转换技术方面的新贡献，同时也会讨论预期的视觉表示及其生成(也见区域3和4) 。感兴趣的主题包括:
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Area 6:&
该领域专注于设计和优化可视数据分析、知识发现、决策支持、机器学习和其他数据智能任务的集成工作流。它通常解决的技术问题不能单独使用以机器为中心的过程(例如，统计和算法)或单独以人为中心的过程(例如，可视化和交互)来解决。它还可能解决使用交互式可视化的需求，以提高对以机器为中心的过程及其底层模型的信任、可解释性和理解，以及对数据智能工作流的需求，以受益于认知方面的理论模型和实证发现，例如，在分布式、具体化和生成认知等领域。因此，向这一领域提交的稿件通常应采用综合办法。这个领域包括显示这些模型的可视化和可视分析工具，或者充分利用它们来产生可视化。感兴趣的主题包括:
:示例论文
常见问题：
我的论文同等适用于两个领域——我应该选择哪一个?
选择领域论文主席最了解你论文的领域。请注意，程序委员会成员不是特定于某领域，可以被任何领域论文主席选择。
如果我选错了领域会怎么样?
由于程序委员会是统一的，你的选择不太可能对审稿人的选择和论文的评审质量产生强烈的负面影响。如果领域论文主席强烈觉你的论文领域错误(或两者与你的论文冲突)，在特殊情况下，他们可以与其他领域论文主席联系，向作者提出转移。