一：会议开始的第一天上午。
1. 开幕式
王长波教授（华师）主持开幕式，何积丰院士（华东师大计算机及软件工程学院院长）、袁晓如研究院（北大）发表致辞。
2. 特邀报告 1, Four Levels of Visualization
主持人：张家万，天津大学
Min Chen，英国牛津大学
特邀报告由牛津大学的陈教授为大家讲解可视化的四个层次。分别是
- Disseminative level
- Observational Level
- Analytical Level
- Model- devdelopment level
- 第一阶段是Disseminative Level，此阶段的典型搜索空间是1 data object，我理解类似于断章取义，通过散步的共同的数据来看全体（教授举例为A apple和A letter，仅通过这一阶段可视化，只得到了“A”这一个信息），不能得到其他更有价值信息通过此阶段。
- 第二阶段为Observation Level，此时典型搜索空间为n data object，此时可以知道这n个object的when，where等信息快速直观地观察数据对象，而后教授又对其Efficient and Scalability（高效性和可测量性），Analysis and Scaleing（可分析性和交互性）分别进行介绍并进行比较。
- 第三阶段为Analysic Level，此阶段的典型搜索空间是 n data object，但是此时会出现若干种联系，即由前两种阶段由点连线的过程，理解和检验节点间的复杂联系，通过Timelines，Statistics and Pattern三个方面进行了阐述。
- 第四阶段为Model developmental ，此时典型搜索空间为n data object，此阶段提升现有模型，算法，与系统，实现对这些模型进行改进，实现多种不同的结合（假设此时选其中k个点，则为k的n次方种结合方式），通过neurous and their Interaction（神经及其交互性）深入讨论模型改进的训练过程。
综上四个阶段，我对这四个阶段的理解是：第一阶段为比较浅显的断章取义阶段，仅通过两事物共同特征来评判。第二阶段为更专注于这n个事物的属性（when ，where ，what）。第三阶段为由点连线，更加侧重于这n个事件（在图中为点）间的关系（relation）。第四阶段为通过寻找连接这n个点的方法（How）来促进模型的发展。
在四个层次之后，professor chen接着对一个问题进行了详细的解释。那便是——how to Reduce Search Space in Visulalization?
从多个角度对如何减小搜索空间做了详尽的描述。
- Sequential Visual Search vs Parallel Visual Search.
- Selective Attention vs Exporation Interaction
- Gestalt Grouping vs Classification Pattern Recgn
- Heuristic Reasoning Decsion Making vs Statistical Inference Prediction
- Storytelling vs Memory Recall
- and so on...
processfor在给出如何减少搜索空间问题后，给出了Cost-Benefit Ratio（成本效益比）、Trade-Off and Sweat Spot（即何时停止统计并且开始可视分析，何时停止算法迭代。）（原文：when do we pause statics and start visualization？、when do we pause algorithmic computing and start interaction？）两个问题点的讨论。
最后professor给出了Visual Analytics：Four Assertions.（4个可视化过程中需要注意的点）。
- statistical methods alone cannot
- algorithm alone cannot
- visualization alone cannot
- direct interaction with data alone
professor chen的特邀报告内容确实很丰富，也给ChinaVis2018大会开幕贡献了一场内容质量极高的报告。虽然现在我的学术能力不足以完全听懂这场报告，但无疑professor chen的报告让我看到了我将来前进的方向和人生的目标。
附一张合影
