可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术。
人们对计算机可视化技术的研究已经历了一个很长的历程，而且形成了许多可视化工具。其中SGI公司推出的GL三维图形库表现突出，易于使用而且功能强大。利用GL开发出来的三维应用软件颇受许多专业技术人员的喜爱，这些三维应用软件已涉及建筑、产品设计、医学、地球科学、流体力学等领域。
可视化热度变化图
下面我们将用Trend analysis分析该领域内的研究热点。
（复制链接：https://trend.aminer.cn/topic/trend?query=Visualization）
下图是当前该领域的热点技术趋势分析，通过Trend analysis分析我们可以发现比较热门的话题有：data visualization、information visualization、visual analytics、interactive visualization、transfer function等。
根据trend analysis的分析结果我们能看到数据可视化是该领域的热门研究话题之一。数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。目前，数据可视化已经提出了许多方法，这些方法根据其可视化的原理不同可以划分为基于几何的技术、面向像素技术、基于图标的技术、基于层次的技术、基于图像的技术和分布式技术等等。
可视化领域相关性最高的5位学者如下：
Daniel A. Keim
Kwan-Liu Ma
Thomas Ertl
Ben Shneiderman
John T. Stasko
可视化领域相关性最高的5篇论文如下（按目前引用量排名）：
题目：VMD: visual molecular dynamics
会议/期刊：Journal of molecular graphics, Volume14, Issue 1, 1996, Pages 33-8, 27-8-33-8, 27-8.
年份：1996年
作者：William Humphrey, Andrew Dalke, and Klaus Schulten
引用量：26131
题目：Haploview: analysis and visualization of LD and haplotype maps
会议/期刊：Bioinformatics, no. 2 (2005): 263-265
年份：2005年
作者：Jeffrey C. Barrett, B. Fry, Julian B. Maller, and Mark Daly
引用量：12316
题目：A Model of Saliency-Based Visual Attention for Rapid Scene Analysis
会议/期刊：IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.,no. 11 (1998): 1254-1259
年份：1998年
作者：Laurent Itti, Christof Koch, and Ernst Niebur
引用量：9729
题目：Visual pattern recognition by moment invariants
会议/期刊：IRE Transactions on Information Theory,no. 2 (1962): 179-187
年份：1962年
作者：Ming-Kuei Hu
引用量：9618
题目：ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge
会议/期刊：International Journal of ComputerVision, no. 3 (2014)
年份：2014年
作者：Olga Russakovsky, Jia Deng, Hao Su, Jonathan Krause, SanjeevSatheesh, Sean Ma, Zhiheng Huang, Andrej Karpathy, Aditya Khosla, Michael S.Bernstein, Alexander C. Berg, and Li Fei-Fei
引用量：8211
目前可视化主要应用于宏观态势、设备仿真运行、数据统计分析等方面。数据统计分析可视化是目前提及最多的应用，普遍应用于商业智能、政府决策、公众服务、市场营销等等领域。借助于可视化的数据图表，可以清晰有效的传达与沟通信息。
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大数据分析与可视化报告会嘉宾演讲PPT
报告会嘉宾演讲PPT在征得各位嘉宾的授权后，将会陆续为您分享，现可在后台回复关键字获取相应资料
“visual1”可获取刘世霞老师在报告会上《Visual Analytics for Explainable Machine Learning》的演讲PPT；
“visual2”则可获得曹楠老师在报告会上《Interactive Visual Anomaly Detection and its Applications》演讲PPT；
“visual3”可获取陈为老师在报告会上《大数据可视化》演讲PPT
2019年报告
AMiner迄今为止已发布18期AI系列研究报告，您可在后台回复对应数字获取报告。
15 → 《人工智能之数据挖掘》
16 → 《人工智能之知识图谱》
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18 → 《人工智能之可视化》
2018年报告
1 → 《自动驾驶研究报告》
2 → 《机器人研究报告》
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6 → 《通信与人工智能研究报告》
7 → 《自动驾驶研究报告》前沿版
8 → 《自然语言处理研究报告》
9 → 《计算机图形学研究报告》
10 → 《超级计算机研究报告》
11 → 《3D打印研究报告》
12 → 《智能机器人研究报告》前沿版
13 → 《人脸识别研究报告》
14 → 《人工智能芯片研究报告》
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