Adwait Sharma

school巴斯大学bar_chart全球第 #1616 名

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Adwait Sharma 最新论文

Farrall等人提出Ankor形态变化生物反馈设备，使DMHI练习启动次数增加351%，第2周活跃用户维持率达29.4%，显著提升会话外参与度。

Caetano 等人提出GraspR计算模型，基于1520个用户偏好数据预测单指微手势偏好，动态调整界面布局，为自适应抓取UI设计提供数据驱动的解决方案。

Kumar 等人首次对 EMG 电极选择与分类器组合进行数据驱动分析，发现 Permutation Importance 配 Random Forest 可减少 53.5% 电极数量，并开发 SparseEMG 设计工具支持 50+ 手势。

Nash 等人研发 HydroHaptics 平台，采用静水压传输技术，在柔性界面上实现小于 100ms 的 10N 力反馈，触觉渲染准确率达 82.6%

Shiokawa等人探索家用机器人闲置时间的泛在计算应用，通过调查和专家访谈构建12个互动维度并提出100+使用案例，实现概念验证原型证明可行性。

Sharma 等人提出 GraspUI 手势设计空间，涵盖抓取七个阶段的对象中心手势，通过与混合现实设计师的创意讨论和用户评估，验证了38个实用故事board并量化了交互开销成本。

Ruston 等人开发 SeamSleeve 系统，通过低电压导电接缝传感手臂运动，在14人研究中以84%准确率分类8种手臂动作，应用于日常运动捕捉和远程康复。

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