Chris North

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Tahmid 等人提出 EyeST 眼球追踪推荐系统，通过文档颜色和排序反映全局兴趣，辅助分析员阅读必要信息并避免干扰，但需平衡专注度与系统性能。

In 等人评估计算笔记本在VR与桌面端的导航和比较性能，发现VR显著促进导航，分支与合并功能增强比较效果。

Bian等人提出DeepSI-finetune框架，通过深度学习与语义交互的反馈循环，更准确捕获用户复杂心理模型，减少交互次数。

Li 等人通过325名众包工作者参与的反恐情节模拟实验，分类了众包意义建构中的错误类型，揭示了数据输入数量和质量对工作者绩效的影响，并提出了系统设计建议。

Li 等人提出 CrowdIA 众包意义建构流水线平台，将信息划分为情境切片供分布式工作者异步处理，成功解决两个谜题，第三个差一步完成。

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