基于GOS的远程实时可视化系统设计与实现*

提出了一个并行计算程序的远程实时可视化系统.通过实时可视化处理计算程序在计算过程中输出的数据文件,实现了对计算程序计算过程的可视化跟踪和实时分析;同时该系统采用GOS作为网格中间件,屏蔽了复杂的异构环境.     

基于CUDA 的体数据可视化工具

GPU的可编程性和并行计算能力的飞速发展为可视化提供了新的解决途径。基于支持CUDA的GPU,利用光线投射,实现了一个可以对体数据进行交互式可视化的工具,包括阻光度融合、等值面绘制、MIP绘制以及X光线投影等多种绘制效果,并加入了Phong光照模型以提高阻光度融合和等值面绘制的图像质量。实验表明,该工具较好的利用了GPU的并行计算能力,能够绘制出较高质量的图像,并具有良好的可交互性和可扩展性。     

基于扩展Bcp指数的领域主题发展态势可视分析

通过对已发表论文的分析, 掌握研究领域的发展状况, 对研究人员具有重要意义. 面向此类需求, 提出一种基于扩展B_cp指数的领域主题发展态势可视分析方法. 首先, 从论文的标题、摘要以及作者提供的关键字中自动提取包含词组类型的关键词集合. 提取这些关键词之间的共现关系. 根据这些关键词使用LDA算法进行提取主题. 然后, 提出一种扩展B_cp指数来度量关键词的发展状态, 并据此对关键词和论文进行分类, 以确定发展状态类型. 基于此方法, 设计并实现了一个由需求驱动的领域主题发展态势可视分析工具VISExplorer. 该系统可以展现领域主题分布和发展趋势、可以按主题推荐高质量文章、可以浏览不同主题中的高产出作者和高引用作者. 最后, 以可视化领域为例, 根据1990年至2018年在可视化领域顶级会议IEEE VIS上发表的论文, 对VISExplorer进行了实际案例应用, 并通过用户反馈证明了方法的实用性和有效性.     

基于高精度流线生成的交互流场可视化

高效准确的流线绘制一直是流场可视化的重要研究内容,流线可以对流场的重要特征进行有效的稀疏表示,但流线需要长期的粒子追踪过程及大量的积分计算,在面向大规模流场可视化时时间效率较低,需要高性能计算设备进行辅助计算.本文通过设计一种基于深度学习的高精度流线生成算法,将初始的低精度流线快速映射为稠密的高精度流线,可以在较短的时间内快速生成可靠的流线可视化结果,并在此基础上设计了交互式实时流场可视化系统,涵盖了流场的特征检测,属性关联分析,信息论分析等,帮助用户快速了解流场数据,找到自己感兴趣的区域进行后续进一步深度分析,避免了获取过多冗余数据,同时优化了分析工作的效率,满足用户对于流场结构,特征属性等多维度进行关联分析的需求.     

空气质量细粒度数据内联关系可视分析系统

随着数据观测和数字计算技术的快速发展,空气质量数据粒度越来越细致,为研究空气质量的细粒度数据内联关系可视化、辅助理解空气污染物的转化规律提供了数据基础.针对蕴含丰富内联特征的大气质量细粒度数据开发了一个内联关系可视分析系统.首先,基于大气质量数据多维属性设计时空数据维度模型增强数据的时空表达,并提出一种基于深度学习的特征提取方法,将空气质量数据从高维空间映射到支持交互可视分析的低维特征空间;然后,设计了一套多视图联动的可视化系统,帮助用户发现空气污染传输中的细粒度内联关系,理解污染传输途径的数据分布特征.用户实例和用户评价结果表明,该系统是有效的.     

适用于异构集群的混合并行流线生成系统

流线是流场可视化的主要方法之一,而针对大规模流场的流线生成由于计算量大往往需要采用高性能计算机这样的并行计算环境结合并行化算法以实现计算加速.在当前异构计算系统越来越普遍的情况下,为了充分利用并行异构计算环境的计算能力,实现更高效的并行流线生成,本文采用了基于数据并行原语结合分布式消息通讯的技术架构,设计了一套适用于异构集群的混合并行流线生成系统,并在此基础上针对数据分块、数据冗余化及进程通讯策略等方面进行设计,提出并实现了一套并行粒子追踪算法.该系统被部署于国产超算平台上,并针对大规模CFD流场模拟结果数据可视化应用开展了实验.本文给出了相关实验结果,分析了核心并行算法的速度性能、可扩展性以及负载均衡等方面情况,说明了系统及算法的有效性和可扩展性.     

学者学术状态及竞争力可视化系统

随着每年出版的大量出版物, 学术数据迅速增长. 通过已发表的论文数据来准确、全面地呈现一个学者的科研水平和核心竞争力, 为大型科研机构的管理者、决策者或投资者提供辅助决策, 已成为文献大数据可视化的研究热点. 本文基于Web Of Science (WOS) 论文数据, (1) 采用结合算法和交互式可视化的方法提升数据质量, 针对WOS论文数据特征, 设计实体分组算法和分组可视化校正工具, 实现了人名和单位名的消歧; (2) 根据常用的学术竞争力指标, 设计了学者画像可视化方法; (3) 研发了一套基于论文数据的学者画像可视化系统, 并通过具体的真实案例证明了该系统的实用性和有效性.     

基于基站数据挖掘个人驻留规律

个人移动通讯设备和位置感知设备的广泛应用,使得运营商积累了大量的用户位置数据.目前对位置数据的研究大都关注于活动轨迹的挖掘,而少量对于个人驻留规律的研究也只停留在识别出驻留点,却缺乏进一步的挖掘.本文基于基站采集的位置数据进行研究,依据基站数据的特点,提出了一种简单的识别驻留点的方法.继而提出了两种挖掘驻留规律的方法.最后使用真实数据对算法效果进行了验证.     

宇宙数值模拟中可视化方法概述

数值模拟是宇宙学中重要的研究方法,可以帮助科学家了解宇宙演化过程和验证理论模型.可视化是分析模拟数据最有效的手段之一,通过对模拟数据的可视化和交互式探索可以极大提高科学家的分析效率.随着超级计算机的发展和宇宙学理论的不断完善,数值模拟的规模越来越大并且精度越来越高,这对可视化产生了多种分析需求和数据处理挑战.本文概述了宇宙数值模拟中可视化的主要方法,并且通过多个研究案例展示了可视化方法在宇宙模拟数据分析中的作用.最后,本文总结了当前研究的热点和面临的挑战.