Na Du

school匹兹堡大学bar_chart全球第 #1459 名

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Na Du 最新论文

Jia 等人研究人类在家庭任务中自然指向目标的方式，发现视线方向可将目标定位精度提升一个数量级，同时揭示了语音模糊性与多模态线索的时空协同机制。

Ling等人构建包含3327个驾驶场景的数据集，训练树集成模型预测用户解释需求（F1=0.72），发现驾驶相关因素比人口统计因素更能预测解释需求。

Ding等人研究利用人类检测自动驾驶汽车网络攻击，提出AlertExp显示方式，260人研究表明该显示可减轻执行模块攻击的检测难度，建议用于增强人类对网络攻击的识别。

Ding等人设计三种关键性自适应显示器（IO/CO/ICO），研究发现低信任倾向者偏好ICO显示器，高信任倾向者偏好CO，建议根据驾驶员特征差异化提供以优化驾驶和NDRT表现。

Zhang 等人的在线研究表明，人类驾驶员在混合交通博弈中倾向于背叛保守车辆，自动驾驶环境下驾驶风格影响更为显著。

Ling 等人提出基于证据深度学习的不确定性评估方法，改进对象诱导模型，使自动驾驶决策可解释性显著提升，并在BDD-OIA数据集上超越现有基线。

Du等人研究发现，在接管过渡中仅提供"为什么"信息不足以支持接管，"什么将发生"信息结合语音和增强现实更易用；高事件临界性降低感知有用性。

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