lightbulbPractical problem智能设备、位置跟踪与情境监控隐私
用户在使用光学头戴显示器时难以兼顾阅读效率和行走安全。CHI '24
Direction: 隐私、安全与身份
智能设备、位置跟踪与情境监控隐私
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如何在多人共享环境中解决IoT设备隐私设置的冲突？CHI '24
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可否通过动态交互机制提升隐私协商的效率和公平性？CHI '24
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如何利用用户隐私偏好建模帮助协调多方的隐私需求？CHI '24
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家庭中共享IoT设备时，不同用户的隐私需求经常产生冲突。CHI '24
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低分辨率热成像设备能否准确提取吸烟拓扑特征？UbiComp '23
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深度学习方法结合空间、时间和热信号能否有效检测吸烟行为？UbiComp '23
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如何在保护隐私的同时实现吸烟行为的日常监测？UbiComp '23
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吸烟行为监测方法现有隐私侵扰且难以自然应用。UbiComp '23
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在水下环境中，如何改进二维码设计以增强通信性能？UbiComp '23
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水下特殊条件（如颜色偏移和低对比度）对二维码通信有哪些具体影响？UbiComp '23
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改进后的二维码系统如何在不同水下环境中表现出通信距离和抗干扰性？UbiComp '23
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潜水员在水下无法用现有技术高效、安全地传递信息。UbiComp '23
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如何在远程导览中有效移除现场人员的视觉干扰？UbiComp '23TeleVIP: On-site Person Removal and Context Distillation Platform for Dedicated Telepresence Experience
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在移除视觉干扰的同时，如何保留有用的环境上下文信息（如人群密度）？UbiComp '23TeleVIP: On-site Person Removal and Context Distillation Platform for Dedicated Telepresence Experience
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如何在保护现场人员隐私的同时优化远程用户的体验？UbiComp '23TeleVIP: On-site Person Removal and Context Distillation Platform for Dedicated Telepresence Experience
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远程导览中，现场人员影响用户观察体验，且隐私难保障。UbiComp '23TeleVIP: On-site Person Removal and Context Distillation Platform for Dedicated Telepresence Experience
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如何从以人为本的设计视角系统审视智能家居研究的现状和趋势？CHI '23
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智能家居设计中，隐私和安全问题如何在多用户情境下得到有效解决？CHI '23
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如何通过分析用户行为和参与设计提升智能家居的用户体验？CHI '23
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智能家居的隐私和安全问题阻碍了用户的信任和接受。CHI '23
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公共交通乘客在旅程中有哪些主要的多任务行为模式及动机是什么？CHI '23
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环境动态和任务干扰如何影响公共交通乘客的多任务行为？CHI '23
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如何通过设计改进公共交通环境中的多任务体验以提高安全性和效率？CHI '23
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乘客在公共交通中多任务导致错过停靠、效率降低或安全隐患。CHI '23
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职场中使用乳腺泵时，用户如何平衡身体需求与工作压力？CHI '23
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乳腺泵在职场环境中的“可见性”与“隐私性”紧张关系如何影响用户体验？CHI '23
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如何通过技术设计促进职场对乳腺泵使用及其他亲密护理行为的接受？CHI '23
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哺乳期女性在职场中很难兼顾使用乳腺泵与工作需求。CHI '23
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物理世界中的隐私侵犯场景有哪些变化维度？CHI '23
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如何构建一个全面的隐私侵犯场景分类法以描述用户体验？CHI '23
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基于用户和专家视角，如何设计有效的隐私保护机制？CHI '23
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用户难以感知物理世界中通过设备收集的数据隐私风险。CHI '23
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如何定义和识别年长用户在移动设备使用中需要主动支持的“支持性时刻”？UbiComp '22Toward Proactive Support for Older Adults: Predicting the Right Moment for Providing Mobile Safety Help
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结合用户特征和场景信息，哪些模型和特征能够准确预测年长用户愿意接受安全支持的时机？UbiComp '22Toward Proactive Support for Older Adults: Predicting the Right Moment for Providing Mobile Safety Help
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优化模型时，针对不同年龄组的用户有何性能差异及调整策略？UbiComp '22Toward Proactive Support for Older Adults: Predicting the Right Moment for Providing Mobile Safety Help
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年长用户经常无法主动寻求移动设备上的安全帮助，从而面临隐私和安全威胁。UbiComp '22Toward Proactive Support for Older Adults: Predicting the Right Moment for Providing Mobile Safety Help
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如何通过商用毫米波设备获取高分辨率的人体轮廓和准确的3D关节位置？UbiComp '22MiShape: Accurate Human Silhouettes and Body Joints from Commodity Millimeter-Wave Devices
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生成对现有视觉系统效果媲美的人体轮廓和关节预测需要克服哪些技术挑战？UbiComp '22MiShape: Accurate Human Silhouettes and Body Joints from Commodity Millimeter-Wave Devices
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毫米波信号如何在低分辨率和噪声条件下生成清晰的人体轮廓并预测3D关节？UbiComp '22MiShape: Accurate Human Silhouettes and Body Joints from Commodity Millimeter-Wave Devices
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现有人体动作捕捉系统在弱光环境下表现差且隐私易受侵犯。UbiComp '22MiShape: Accurate Human Silhouettes and Body Joints from Commodity Millimeter-Wave Devices
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如何利用迁移学习预测跨异构移动数据集的隐私风险？UbiComp '22TransRisk: Mobility Privacy Risk Prediction based on Transferred Knowledge
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空间-时间张量在隐私风险预测中能否有效减少数据粒度差异造成的信息损失？UbiComp '22TransRisk: Mobility Privacy Risk Prediction based on Transferred Knowledge
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多输入嵌入序列层和多损失函数的联合训练如何提升隐私风险预测的准确性？UbiComp '22TransRisk: Mobility Privacy Risk Prediction based on Transferred Knowledge
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新部署的城市数据服务中，缺乏高效的隐私风险预测工具。UbiComp '22TransRisk: Mobility Privacy Risk Prediction based on Transferred Knowledge
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如何用一种统一的语言形式化描述数字化制造机器的特性和工作流程？UIST '21
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Taxon语言如何支持用户对制造机器的比较和模拟，并确保操作的安全性？UIST '21
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怎样通过语言模块化设计提升数字制造场景的表达能力和灵活性？UIST '21
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用户在选择、理解和操作复杂的数字制造机器时困难重重。UIST '21
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如何通过城市人流量数据和异常事件的分布，准确预测跨区域的城市异常事件？UbiComp '21Multi-Head Spatio-Temporal Attention Mechanism for Urban Anomaly Event Prediction