Zhiming Hu

school斯图加特大学bar_chart全球第 #1946 名

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Zhiming Hu 最新论文

Jiao 等人提出 HAGI 多模态扩散视线填补方法，首次利用头部运动特征与视线数据的混合融合，在 Nymeria 等数据集上平均角度误差降低达 22%。

Zhang 等人提出SummAct方法，通过LLM上下文学习和UI元素加权机制将低级动作总结为高级目标，性能提升最高达21.9%。

Zhang等人提出DisMouse方法，采用半监督自动编码器分离鼠标移动数据中的用户特定与独立信息及随机变化，为可解释、可控的鼠标行为建模提供新框架，并支持个性化数据生成。

Zhang 等人提出 Mouse2Vec 自监督方法，使用 Transformer 编码器-解码器学习鼠标行为语义表示，可识别行为聚类并检索相似轨迹。

Wang 等人构建 SalChartQA 众包数据集，通过 BubbleView 和问答范式揭示信息需求与视觉显著性的强相关性，并提出首个预测方法

Jiao等人提出SUPREYES方法，利用隐式神经表示学习将低分辨率眼动追踪数据上采样至任意分辨率，在任意尺度超分辨率任务中显著优于传统插值方法。

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