<html><body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space; ">Call for Papers<br><br>Extreme Scale Visual Analytics<br>For IEEE Computer Graphics and Applications' May/June 2012 issue<br><br>Submissions due: 14 September 2011<br><br>In 2004, IEEE Computer Graphics and Applications (CG&amp;A) featured a special issue on the then-new research area of visual analytics. Now, we seek articles examining advances related to extreme-scale visual analytics problems, their analytical and computational challenges, and their real-world applications. By extreme-scale data, we mean both scientific and nonscientific data that today consumes hundreds of terabytes and will scale to exabytes in the next few years.<br><br>Although exabyte use might seem exaggerated for any practical purposes, it's indeed only a thousand times more than what we see and work with every day. At Supercomputing 2010, an Intel engineer told the audience that the current 48-core processor could theoretically scale to 1,000 cores. Among the challenges will be how we utilize the newly acquired hardware or processing power to address the extreme-scale data problem. We believe that visual analytics will play a critical role in meeting the challenges and that we must start looking into the problem now.<br><br>We're particularly interested in today's technologies that can theoretically scale to analyze tomorrow's extreme-scale data. Topics of interest include (but aren't limited to)<br>*<span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre; ">        </span>scalable visual analytics techniques,<br>*<span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre; ">        </span>parallel visual analytics techniques,&nbsp;<br>*<span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre; ">        </span>uncertainty in visual analytics,<br>*<span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre; ">        </span>high-performance visual analytics algorithms, and<br>*<span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre; ">        </span>scalable visual analytics architectures.<br><br>We're also interested in the following core areas of visual analytics, as applied to extreme-scale datasets:<br>*<span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre; ">        </span>visual representations and interaction techniques;&nbsp;<br>*<span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre; ">        </span>data management and knowledge representation;<br>*<span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre; ">        </span>analytical reasoning;<br>*<span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre; ">        </span>presentation, production, and dissemination methods;&nbsp;<br>*<span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre; ">        </span>evaluation methods, interoperability, and technology practice and experience; and<br>*<span class="Apple-tab-span" style="white-space: pre; ">        </span>mathematical foundations.<br><br>Articles should be no more than eight magazine pages, where a page is 800 words and a quarter-page image counts as 200 words. Cite only the 12 most relevant references, and consider providing technical background in sidebars for nonexpert readers. Color images are preferable and should be limited to 10. Visit CG&amp;A style and length guidelines at&nbsp;<a href="http://www.computer.org/cga/author.htm">www.computer.org/cga/author.htm</a>.<br><br>Please submit your article using our online manuscript submission service at&nbsp;<a href="https://mc.manuscriptcentral.com/cs-ieee">https://mc.manuscriptcentral.com/cs-ieee</a>. When uploading your article, select the appropriate special-issue title under the category "Manuscript Type." Also include complete contact information for all authors. If you have any questions about submitting your article, contact the peer-review coordinator at&nbsp;<a href="mailto:cga-ma@computer.org">cga-ma@computer.org</a>.<br><br>Please direct any other correspondence before submission to the guest editors:<br><br>Pak Chung Wong,&nbsp;<a href="mailto:pak.wong@pnl.gov">pak.wong@pnl.gov</a><br>Valerio Pascucci,&nbsp;<a href="mailto:pascucci@sci.utah.edu">pascucci@sci.utah.edu</a><br>Han-Wei Shen,&nbsp;<a href="mailto:hwshen@cse.ohio-state.edu">hwshen@cse.ohio-state.edu</a></body></html>