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事件动态_news:学科竞赛_contest:start [2020/07/20 22:34] 李素雯 |
事件动态_news:学科竞赛_contest:start [2020/11/25 19:23] (当前版本) 金燕宁 |
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| - | =====2020-07-19 李素雯、周维、朱阳阳、伍颂倩获ChinaVis2020数据可视分析挑战赛二等奖===== | + | 学科竞赛 |
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| - | 数据可视分析挑战赛是中国可视化与可视分析大会的一个重要环节。挑战赛邀请研究人员、开发人员和爱好者使用他们最有效的可视分析技术和工具来完成数据分析任务。挑战赛旨在帮助研究人员、开发人员和爱好者评估他们的技术和工具在解决复杂问题中的有效性和新颖性，并促进我国可视化与可视分析相关研究与应用的发展与进步。 | + | |
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| - | 第七届中国可视化与可视分析大会数据可视分析挑战赛 (ChinaVis Data Challenge 2020) 向相关研究人员、高校师生、企业和数据可视分析爱好者征集疫情相关可视分析作品，推动科技战“疫”和全民战“疫”。本次竞赛共有118个队伍报名参赛，77个队伍提交作品，最终有27个作品获奖（获奖率35%）。 | + | |
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| - | {{:事件动态_news:学科竞赛_contest:pasted:20200720-222550.png}} | + | |
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| - | 在本次挑战赛中，李铁萌老师带领BuptVis团队李素雯、周维、朱阳阳、伍颂倩获得ChinaVis数据可视分析挑战赛二等奖。 | + | |
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| - | {{:事件动态_news:学科竞赛_contest:pasted:20200720-222602.png}} | + | |
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| - | BuptVis团队把作品焦点放在具体病患个案的移动轨迹上，提供一个可交互的地图，帮助可视分析人员追踪病患行踪，分析潜在传播风险，为报社记者作为病患轨迹文案配图，增加轨迹文案的可读性和传播能力等。作品获得评委们的一定认可，评比平均分达4.15分（满分5）。 | + | |
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| - | 此外，BuptVis小组将该作品与新华网5G富媒体实验室进行合作，把最新的北京市病患轨迹进行可视化，在新华网思客的公众平台上进行传播，现访问量达到10万+。 | + | |