Jason Situ

school伊利诺伊大学bar_chart全球第 #1941 名

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Jason Situ 最新论文

Tang 等人对135项研究进行综合分析，将LLM赋能的XR超级能力分为内部增强和外部操控两类，并揭示了用户自主性、数据安全等关键风险，为负责任的XR设计提供指南。

Chen 等人通过对比 DHH 与听力正常学习者发现，DHH 学习者更倾向于通过重看视频进行自我报告情绪，呼吁手语等替代方案，并对自动情绪识别技术的准确性和侵入性表达担忧，为包容性情感技术设计提供新启示。

Tang等人首次全面回顾LLMs与XR技术融合，分析135篇论文从七个维度探讨增强空间、情境、社会和自我意识的应用与挑战。

Chen等人设计Signmaku手语弹幕系统，实验表明卡通风格促进ASL评论创作，真人设计认知负荷最低，为提升DHH用户包容性体验提供设计启示。

Chen 等人提出 MirrorUs 系统，通过位置线索和时间线索两种AI生成的同伴情感反馈，促进视频学习者的元认知能力，帮助其觉知和调控学习情感。

Liu 等人提出移动应用UI语义自动标注方法，通过迭代编码7.3万元素构建包含25种组件类型的词汇库，训练CNN达到94%图标识别准确率，并成功标注Rico数据集78%的UI元素。

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