背景：近年来面临的大量环境问题促使研究人员去收集大量数据并加以研究，以便深入了解人与所居住环境之间的复杂关系。这些数据集通常是高维和异构的，呈现出复杂的地理空间关系。开展对此类数据的分析具有挑战性，尤其是在需要将所研究的非空间属性与它们所在空间关联起来的情形下。

创新：地理协同平行坐标（GCPC）是一种地理可视分析方法，可支持对复杂地理空间的环境数据的分析和研究。平行坐标可与地理空间表示以及调查散点图紧密结合，用来展示、重组、过滤和凸显数据的高维、异构和地理空间特性。

应用：我们进行了两组有专业数据分析师参与的现场试验，来验证本文所提出的亲临现场方法在研究环境数据方面的实际好处。实验评估的结果是积极的，为使用GCPC来分析环境数据提供了现场试验的经验和新的见解。

背景：大多数数字图像水印技术容易受到诸如剪切、旋转和缩放等几何攻击的影响。这些攻击通过几何操作改变了载体图像中像素的朝向，从而使得水印难以定位和提取， 是最简单也是最为成功的攻击手段。然而，如果能根据图像几何的变化对缩放、剪切和旋转等几何攻击产生的变化进行建模，即使原始图像受到了攻击，仍可以重新确定水印的位置。 贡献：本文提出的图像水印技术基于图像几何对剪切、缩放和旋转等攻击进行建模，可以有效抵抗常见的几何攻击和图像处理攻击。水印可以高效的嵌入并抵御图像处理攻击。水印检测过程是不透明的和基于密钥的，且不需要原始图像来提取水印。该技术致力于保证所提出的方案具有抗攻击的鲁棒性，并具有水印覆盖图像的高视觉保真度。

背景：缺乏编程能力的用户在进行可视化分析和设计时，想要快速地创建基于 web 的可视化作品，会遇到诸多困难，而现有的可视化设计系统和编程工具库并不能很好地解决这一问题。本文介绍了一种开源的、基于 web 的、跨平台的、支持快速创建交互式可视化的框架 ECharts，它易于使用，拥有丰富的内置交互和高性能。通过对 ECharts 与 C3.js, HighCharts, Chart.js 的多项性能对比，表明了该框架具有良好的实用性和可伸缩性。