Homei Miyashita

school明治大学bar_chart全球第 #1192 名

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Homei Miyashita 最新论文

Kasahara 等人提出偏态双正态分布模型，揭示边缘目标点击分布偏态规律，发现「与边缘一起点击」策略可提高边缘目标成功率，为全屏 UI 设计提供预测工具。

Yamanaka 等人通过一维和二维点击任务实验验证，Ko 等人改进的 FFitts 模型有效宽度法在规范化主观速度-准确性偏差方面最为成功，建议在多条件比较研究中采用。

Kasahara 等人提出引导任务的有效宽度和有效幅度新公式，通过三种路径形状实验表明有效宽度显著提高速度-准确性偏差的数据拟合度

Yamanaka 等人研究速度-准确性偏差对指向技术评估的影响，发现Bubble Cursor在各条件下均优于基线，BTC不如简单预测技术，强调多偏差检查有助得出可靠结论

Yamanaka 等人提出双变量有效宽度方法扩展 Fitts 定律至矩形目标，可标准化速度-准确性偏差并公平比较不同输入条件。

Yamanaka等人提出伺服-高斯模型，结合伺服机制与子运动终点高斯分布预测手动追踪成功率，交叉验证R²达0.95以上，MAE低于6.5%。

Miyashita 等人研发味觉显示器，通过离子渗透控制六种凝胶释放的离子量，成功复制五味并支持味觉偏好调整功能。

Yamanaka 等人研究笔式工具在连续对象中的划动转向操作，发现间隔、轨迹宽度和障碍物大小显著影响运动速度，确认现有模型无法准确预测此类任务表现。

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