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郝佳凝博士论文答辩：大模型增强的金融时间序列分析

郝佳凝同学博士研究总结：通过渐进式表示框架弥合Token、知识图谱与可视化之间的模态、推理与认知鸿沟，实现"大模型增强而非替代"的金融时间序列分析方法。

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以数据为中心的可解释机器学习

清华大学刘世霞教授分享以数据为中心的可解释机器学习方法，探讨如何通过提升数据质量来优化机器学习模型性能。

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PSEUDo: 多变量时间序列中的交互式模式搜索

郝佳凝同学报告基于位置敏感哈希和相关反馈的多变量时间序列模式检索工具PSEUDo，实现高效可解释的模式搜索。

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StreamMap: 高密度流式点的平滑动态可视化

石青同学介绍StreamMap框架，通过平滑变形技术解决高密度点云可视化中的重叠和突变问题，实现流畅的动态可视化。

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可视化与深度学习

中南大学夏佳志教授探讨可视化与深度学习的结合，展示如何利用可视化改善数据质量和理解深度学习模型。

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边捆绑绘制出的深圳出租车地图

路线感知的边捆绑技术在深圳出租车轨迹可视化中的应用，展示大规模移动数据的清晰呈现方法。

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可视化数据叙事的自动设计

Wang Yun老师探索自动化数据叙事设计方法，结合可视化技术创造富有创意的数据故事和视觉叙述。

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结合增强现实技术的科学数据探索

维多利亚大学王曦耀博士介绍增强现实技术在科学数据探索中的应用，重点展示HoloLens混合现实系统在高能物理研究中的PC+AR混合工作模式。

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