背景：瞬态成像技术对计算机图形学和计算机视觉领域产生了巨大的影响。通过以极高的时间分辨率捕捉、重建或模拟光的传输过程，研究人员提出了若干新的技术来显示运动中的光影、查看周边的角落、检测位于高散射介质中的对象或远程推断材料特性等等。其关键思想是开发和利用时间域在皮秒或纳秒分辨率下的大量信息，而这些信息通常在捕获时的信息整合过程中丢失。

贡献：本文从图形和计算机视觉的角度介绍了瞬态成像技术的最新进展，包括捕获技术、分析、应用和仿真。

背景：交互式模型分析是一个借助交互可视化技术来理解、诊断和改进机器学习模型的过程，它可以帮助用户有效地解决现实世界中的人工智能和数据挖掘问题。大数据分析技术的迅速发展引发了各种各样的交互式模型分析任务。

贡献：我们对这一迅速发展的领域进行了全面的分析，将相关工作划分为三类:理解、诊断和改进。每一类都以最近有影响力的工作为例，同时探讨了今后潜在的研究方向。

脑机接口是一种新兴的人机交互形式，采用这种交互方式，人脑可通过脑电信号直接控制或操作外部设备。本文利用典型相关分析方法，比较采集的脑电波数据与多组不同频率谐波之间的典型相关系数，选择最大相关系数对应的频率视为刺激频率，实现了稳态视觉诱发电位的识别。 在频率识别过程中，屏幕上显示不同频率闪烁的黑白方块代表不同的控制信号，被试者注视其产生的稳态视觉诱发电位信号，通过算法解析出该信号，确定需要控制的对象，激活相应对象。在算法识别后增加一个分类器，引入投票机制统计识别结果，降低了误激活率。基于改进后的脑机接口算法，我们搭建了一个虚拟家用电器控制系统，在线测试表明，该系统对于三分类问题准确率达到72.84%。

面对科学领域出现的大量数据集，有必要开发新的可视化方法和策略，以便有所发现并找出至今尚未解决问题的答案。这些方法和策略不仅应能以简洁的图像来揭示科学发现，而且必须是有效和富有表现力的，不过这两个指标通常并未测试。本文提出Versus工具，它利用一种二选一的强制性选择方法（2AFC）和基于二叉树搜索的高效排序算法，可实现简单的图像质量评估和图像排位。该工具提供了一种通过网络构建评估实验的系统化方法，无需安装任何其他软件或编程技能。此外，Versus很容易接口众包平台（如亚马逊的Mechanical Turk）或作为独立系统来进行专家评估。本文展示了一项使用Versus进行图像评估的研究，该项研究旨在确定色彩、饱和度、亮度和纹理是否可取为判断三维蛋白质结构不确定性的良好指标。我们认为这种工具可集聚众包的力量，是有用的并且很有可能成为评测科学可视化结果有效性和表现力的简单快速的图像评估标准。

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。