Ben Lafreniere

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Ben Lafreniere 最新论文

Fashimpaur 等人提出 Squiggle 交互技术，通过智能眼镜上想象的光线投射绘制套索手势，在无连续反馈下实现精确物体引用，显著提升复合物体选择准确性。

Dang等人提出情境驱动提示（CDPs）概念用于AI辅助创作，实现原型系统并通过10人用户研究揭示了表达和优化现实世界任务目标的策略，为AI辅助创作界面设计提供启示。

Wu 等人通过两项用户研究提出 VUI 手势设计框架，包含上下文参考、替代输入和流程控制三大功能类别，实现在语音采集质量差场景下的有效交互。

Wang 等人通过两阶段实验确定四种视觉引导信息类型并设计可视化方法，显著提升VR用户手势姿势表现，减少时间和工作量，同时保持沉浸感。

Wu 等人开发了FrameKit工具,通过关键帧插值和编程示例技术,简化自适应用户界面的创作流程,前端开发者经简短培训即可掌握。

Sendhilnathan 等人利用VR中眼动动态区分正确输入、识别错误和用户错误，构建的多类深度神经网络达到0.78的AUC-ROC分数，实现自动错误检测。

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