Yan Ma

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Yan Ma 最新论文

Li 等人提出 KeySense 系统，利用时序模式识别和 LLM 解码器实现触屏十指打字，显著降低身体疲劳度并提升输入速度达 28.3 WPM。

Zhang 等人开发智能盲文键盘，利用最优传输理论结合语言模型实现自动纠错，经模拟和12人用户研究验证可将词错误率降低59.5%，显著提升视障用户打字体验。

Lim 等人推出 SpellRing 智能戒指，结合主动声学传感与深度学习实现 ASL 手指拼写连续识别，达到 82.45% top-1 准确率。

Ma 等人提出微调 FLAN-T5 解码器，手势识别 top-1 准确率达 93.1%，支持灵活输入方法改善智能手机文本输入体验

Chu 等人提出 TouchType-GAN 条件GAN模型，通过变分生成器估计字母高斯分布来防止模式崩溃，可生成任意文本的触摸点坐标和时间戳，在3000句数据集上优于现有双高斯和Fitts模型。

Chu 等人提出 WordGesture-GAN 条件生成对抗网络，结合变分自编码器建模用户手势变化，在 38k 样本上优于现有模型，可用于手势输入系统设计。

Li 等人提出SATS触摸屏目标选择方法，利用强化学习自动决策建议时机，显著降低错误率和选择时间，优于Shift、MUCS和BayesianCommand。

Ma等人提出旋转双高斯模型，通过考虑手指移动方向预测触点分布，将错误率预测RMSE从8.49%降至4.95%，并提升智能手表解码准确率。

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