10月21日，我中心研究员单桂华受邀在可视化领域国际顶级会议IEEE VIS 2022上作原位可视化研究成果报告，报告题目为STSRNet: Deep Joint Space–Time Super-Resolution for Vector Field Visualization。该项科研成果2021年发表在可视化领域国际著名期刊《Computer Graphics and Applications》上。论文第一作者为我中心硕士研究生安逸菲，单桂华研究员为论文通讯作者。该工作在国际上首次提出时空融合的流场数据重构，设计一种双阶段架构的深度学习模型（图2）来捕捉矢量场数据的非线性复杂变化，实现了从低分辨率关键帧中重建时间、空间高分辨率的矢量场序列（图3），从而协助探索大规模和长时间序列的动态数据，解决超大规模时序科学模拟流场数据的可视化难题。
      IEEE VIS是可视化领域最具权威的国际学术会议。IEEE VIS 2022除了会议本身的论文，还组织了可视化顶级期刊TVCG受邀论文分享、可视化著名期刊CG&A受邀论文分享、虚拟现实顶级会议IEEE VR受邀论文分享及图形学顶级会议SIGGRAPH受邀论文分享专场。

　　 

　　图1. 单桂华研究员在IEEE VIS 2022会议上进行论文汇报