The ChinaVis 2017 conference took place Qingdao from July 17th till July 19th and was hosted in the coastal city of Qingdao in the Shandong Provence. On July 16th, one day prior to the conference the China-Germany Visualization Workshop took place. The purpose of this workshop is to foster the collaboration between research groups in this field from China and Germany. Apart from myself, several members of the SFB-TRR 161 took part in the workshop: Oliver Deussen, who was one of the main organizers of the workshop, as well as Alexandra Diehl (both from the University of Konstanz). Liang Zhou and Steffen Frey represented the University of Stuttgart.

During the China-Germany Visualization Workshop in Quingdao.
Poster about my work on “Bubble Treemaps for Uncertainty Visualization” (click to open the PDF).

During the workshop, the participants had the chance to share their research through short talks and poster sessions. In addition, Jean-Daniel Fekete, the leader of the AVIZ Team at INRIA gave a keynote on “Visualization for the People” and a second keynote was given by James Foley, professor at Georgia Tech who highlighted various trends in information visualization research and possible next steps for the field. I presented my work on Bubble Treemaps for Uncertainty Visualization, you can find the poster on the right.

Our hosts had organized everything perfectly, and we got to see parts of Qingdao, visit the Tsingtao Brewery and had great seafood. I want to thank Baoquan Chen, Yunhai Wang and all the others again for their great hospitality.

The coastal city of Qingdao in the Shandong Provence, where the ChinaVis 2017 was located.
China-Germany Visualization Workshop in Qingdao

Jochen Görtler is a PhD student in the Computer Graphics and Media Design Group at the University of Konstanz, currently working on the SFB-TRR 161 project A01 (Uncertainty Quantification and Analysis in Visual Computing). His main research areas are modeling and handling of uncertainty in the visual computing process. He is interested in the propagation of uncertainty through the whole visual computing pipeline.

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