编者注图形和视觉计算7（2022）200062欢迎来到最后一期的图形和视觉计算杂志.Graphics and VisualComputing，前身为Computers and Graphics：X，自2018年以来一直是Computers and Graphics Journal的姊妹出版物。截至2022年12月，《华尔街日报》将正式与图形模型合并，详情如下。技术部分包含从图像数据压缩的机器学习到反射数据的神经去噪，再到处理工厂数据的几何模型等论文。深度学习在数据重构、压缩和流方面取得了巨大的进步，其中模型行为和决策的可解释性尤为重要。因此，可解释的神经模型近年来受到了广泛的关注。然而，传统的编码器-解码器模型不捕获关于重要性的信息所涉及的潜在变量。Trunz等人的一篇论文[1]提出了一种有效构造潜在空间的方法用于可解释数据重构和压缩的编码器-解码器模型。该方法利用Shapley值来确定潜在变量对模型输出的贡献，并根据重要性对其进行排名。他们的方法允许在模型紧凑性和代表性能力之间进行权衡。使用图像和高维反射率数据验证该方法。许多类似噪声的伪影存在于测量或拟合数据中，各种领域，如摄影，基于点云或网格的几何这会影响反射率的估计及其与标准模型的拟合。Bode等人[2]在不同领域（从摄影、几何重建到反射率测量）的测量或拟合数据中处理了位置相关噪声。虽然最先进的去噪方法专注于摄影中观察到的特定噪声特性，但当数据被位置相关噪声破坏时，它们的性能很差。为了解决这个问题，本文提出了自动确定输入数据中的位置相关噪声水平并修改损失函数或现有技术去噪算法的正则化机制。这种方法使用Deep Image Prior和Self2Self方法进行演示最后，Boukhana等人的论文[3]提出了一个比较研究网格，参数化建模，隐式建模方法测量叶面积，在植物生物学的一个基本问题。所选择的方法是免费提供的，易于使用。https://doi.org/10.1016/j.gvc.2022.200062作者对每种方法进行了参数敏感性分析，以优化其结果并自动使用。该研究确定了9个标准，影响与叶片形状或采集过程相关的方法的稳健性。使用合成数据评价方法关于每个标准的耐用性。五个树木和作物数据集与激光扫描仪或摄影测量的方法的结果也进行了评估。研究发现，在大多数情况下，拟合贝塞尔曲面是估计植物叶面积的最稳健和准确的方法。图形复制邮票倡议-欢迎来到大卫Coeurjolly图形可复制性邮票倡议（GRSI-http：www.replicabilitystamp.org/）是一个独立的读者团体，他们通过将代码和数据作为非商业用途的免费资源进行共享来帮助社区。志愿者检查提交的代码并证明其可复制性，授予可复制性印章。因此，该印章为被接受论文的作者提供了额外的认可，这些作者故意提供了其算法的完整实现，以复制其论文中提出的结果。GRSI得到越来越多的出版商、期刊和会议的支持。作为CAG的主编，我从第一天起就支持这一倡议根据Clarivate Web of Science（WoS）的引文统计，2020年，具有可复制性印章的论文在发表后一年的引用率比平均水平高出15%，在发表后两年内高出33%。在撰写本文时，GRSI处理了227篇有代码的文章（2022年为67篇，并且仍在增长），这对于在我们的社区中促进代码和数据共享是一个巨大的成功。最近在GVC及其姊妹期刊《Computers and Graphics》[42022年9月，Marco Attene结束了其作为GRSI总主席的三年任期。David Coeurjolly现在是未来三年的新任总主席。我要感谢大卫愿意接任这一重要而艰巨的角色;我相信他会做得很出色。我还要借此机会感谢Marco Attene三年来的出色工作，以及该倡议的所有其他参与者：我特别感谢Daniele Panozzo启动了GRSI，感谢所有助理主席的支持2666-6294/©2022作者。爱思唯尔有限公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表图形与视觉计算期刊首页：www.elsevier.com/locate/gvcJ. Jorge图形和视觉计算7（2022）2000622及咨询委员会全体成员。他们帮助塑造了这一倡议，并使之成为伟大的，因为它是。特别感谢所有志愿评估人员，他们的活动和能力是GRSI成功的核心图形可视化计算与图形模型的融合作为即将离任的《图形与可视化计算》主编，我想花点时间回顾一下我在这本杂志上的时光，并展望一下它的未来。《图形与视觉计算》（Graphics and Visual Computing，GVC）是《计算机图形学》的姊妹期刊。它为希望在黄金开放获取期刊上发表高质量研究的作者提供了立即，永久和免费访问他们的工作的机会。通过GVC，开放获取（OA）成为我们致力于建立一个合作、包容和透明的研究社区的一部分。OA使作者，研究人员和学术机构能够共享知识并建立在彼此的工作基础上。我一直很高兴GVC自2018年成立以来一直被称为Computers Graphics：X。GVC在编辑时间方面表现出色（15.5天到第一次决定），提交的论文数量（319），是一个选择性的地点，有27份论文被接受。 它一直是一个荣幸的图形和视觉计算杂志的努力的一部分一直在做这是一次很棒的经历，我学到了很多。我很难过看到它走了，但我很兴奋 日报的未来从2023年1月开始，《图形与视觉计算》将与《图形模型杂志》合并，这是两本杂志走到一起并创建一本更好的杂志的绝佳机会。 我很高兴看到《华尔街日报》的未来。我感谢在过去三年中向《华尔街日报》提交论文的作者、副编辑和审稿人，他们努力确保按时发表最高质量的论文。我还要欢迎即将上任的总编辑贝德里奇·贝内什。我祝愿他作为Graphical Models的主编一切顺利，并期待着多年的持续合作。引用[1] 张文龙，李晓梅，李晓梅.潜在空间的有效结构化，用于可控的数据重构和压缩。图形可见度计算2022;7：200059。http://dx.doi.org/10.1016/j.gvc.2022.200059网站。[2]张文辉，张文辉，张文辉，张文辉.局部引导神经去噪。图表可见计算2022;7：200058。http://dx.doi.org/10的网站。1016/j.gvc.2022.200058的网站。[3]Boukhana M，Ravaglia J，Hétroy-Wheeler F，De Solan B.从3D点云估算植物 叶 面 积 的 几 何 模 型 ： 比 较 研 究 。 图 形 可 见 度 计 算 2022;7 ： 200057 。http://dx.doi.org/10.1016/j.gvc的网站。2022.200057。[4]放大图片作者：J. 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SHREC'22轨道：开放集3D对象检索。Comput图2022;107：231-40。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2022.07的网站。020。[9]Lemeunier C，Denis F，Lavoué G，Dupont F. 在谱域中使用自动编码器的3D 网 格 表 示 学 习 。 《 计 算 图 表 》 2022;107 ： 131-43 。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2022.07.011网站。[10]Romanengo C，Raffo A，Biasotti S，Falcidieno B，Fotis V，Romanelis I，Psatha E，Moustakas K，Sipiran I，Nguyen Q，Chu C，Nguyen-Ngoc K，Vo D ， To T ， Nguyen N， Le-Pham N， Nguyen H ， Tran M ， Qie Y ，Anwer N. SHREC 2022 ： 点 云 上 简 单 几 何 图 元 的 拟 合 和 识 别 。 计 算 图2022;107：32-49。http://dx.doi.org/10.1016/j的网站。cag.2022.07.004网站。[11]Emporio M，Caputo A，Giachetti A，Cristani M，Borghi G，D'Eusanio A，LeM ， Nguyen H ， Tran M ， Ambellan F ， Hanik M ， Nava-Yazdani E ， vonTycowicz C. SHREC 2022跟踪异构手势的在线检测。《计算图表》2022;107：241-51。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2022.07.015网站。[12] Damiand G，Nivoliers V.拓扑控制3D网格编辑的查询替换操作。《计算图表》2022;106：187-99。http://dx.doi的网站。org/10.1016/j.cag.2022.06.008。J. Jorge图形和视觉计算7（2022）2000623[13]Gagliardi L ， Raffo A ， Fugacci U ， Biasotti S ， Rocchia W ， Huang H ，Amor BB ， Fang Y ， Zhang Y ， Wang X ， Christoffer C ， Kihara D ，Axenopoulos A ， Mylonas S ， Daras P. SHREC 2022 ： Protein-ligandbindingsiterecognition.计算图2022;107：20-31。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2022的网站。七点零五分[14] 石川S，池永T。 基于图像的虚拟试穿系统，具有适合任何姿势的服装提取模块。计算图2022;106：161-73。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2022.06.007网站。[15]Mesika A，Ben-Shabat Y，Tal A. 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SHREC 2021：Retrieval and classification ofprotein surfaces appeared with physical and chemical properties. 计算 图表2021;99：1-21。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2021.06.010网站。[21]Sipiran I，Lazo P，Lopez C，Jimenez M，Bagewadi N，BuzenB，Dao H，Gangisetty S，Hanik M，Ho-Thi N，Holenderski M，Jarnikov D，LabradaA，Lengauer S，Licandro R，Nguyen D，Nguyen-Ho T，Perez Rey LA，Pham B，Vu-Le T. SHREC 2021：检索文化遗产对象。计算图表2021;100：1-20。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2021.07.010网站。[22]Arslan MF ， Harryan A ， Rosin PL ， Tari S ， Brassey C ， Gardiner JD ，Genc- tav A，Genctav M. SHREC'21：量化形状复杂性。计算图表2022;102：144-53。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2021.09.005网站。[23]Romanengo C，Raffo A，Qie Y，Anwer N，Falcidieno B.Fit4CAD：用于拟合 CAD 对 象 中 简 单 几 何 图 元 的 点 计 算 图 2022;102 ： 133-43 。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2021.09.013网站。[24]Manda B ， Dhayarkar S ， Mitheran S ， Viekash V ， Muthuganapathy R.'CadS- ketchNet' -一个带注释的草图数据集，用于使用深度神经网络进行3DCAD模型检索。计算图表2021;99：100-13。http://dx.doi.org//j.cag.2021.07.001.[25]McDonnell R，Zibrek K，Carrigan E，Dahyot R.使用虚拟人预测面部动作单元激活的预测模型。计算图表2021;100：81-92。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2021.07.022网站。[26]泰奥哈里斯·布洛克兰 使用局部二元QUICCI描述符和相异树索引的部分3D对象检索。计算图表2021;100：32-42. http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2021.07.018网站。[27]Zhang J，Liu J，Liu X，Wei J，Cao J，Tang K.用于点云分析的特征插值卷积。计算图表2021;99：182-91。http://dx.doi.org//j.cag.2021.06.015.[28]李S，郑春，王荣，霍永，郑伟，林宏，鲍宏。使用面积和表的多分辨率地形绘制。计算图表2021;95：130-40。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2021.02.003网站。[29]作者：Joshi P，Rastegarpanah A，Stolkin R.一种使用振动、能量和频率概念的 3D 物 体 识 别 的 免 训 练 技 术 。 计 算 图 表 2021;95 ： 92-105 。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2021.01.014网站。[30]Jiang G，Kainz B.深度辐射缓存：光线追踪中更深层次的卷积自动编码器。计算图表2021;94：22-31。http://dx.doi.org/10的网站。1016/j.cag.2020.09.007。[31] 泰奥哈里斯·布洛克兰一种基于局部形状查询的三维物体检索索引方案和描述子计算图表2020;92：55-66。http://dx.doi.org/10.1016/j.cag.2020.09.001网站。[32]Dyke RM，Lai Y，Rosin PL，Zappalà S，Dykes S，Guo D，Li K，MarinR ， Melzi S ， Yang J. 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