Ranjitha Kumar

school伊利诺伊大学bar_chart全球第 #1602 名

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Ranjitha Kumar 最新论文

Isa等人分析147名学生448条LLM聊天记录，发现详细代码生成规范与成绩正相关（r=0.25），而粘贴错误信息的低效行为与成绩负相关（r=-0.34），揭示学生使用LLM从代码生成转向概念学习的趋势。

Arsan等人提出ODIM移动端交互挖掘框架，可安装为简单APK从100个流行应用收集详细交互痕迹，为UX设计和机器学习研究提供数据支持。

Zaidi 等人提出基于嵌入的反馈循环方法，通过交互式桑基图引导定制标签预测，利用词向量细化算法更新体验本体论，即使少量训练样本也能在新数据上实现准确的定制标签预测。

Han等人创建FITNet网络，利用内容分类器识别10,000名时尚影响者并通过雪球采样扩展至30万账户，分析时尚界社交媒体影响力结构。

Arsan等人提出SAVANT系统，通过自动将用户自然语言意图映射到应用UI屏幕，为虚拟助手生成任务快捷方式，使应用集成无需开发者手动参与。

Vaccaro 等人通过访谈五位个人造型师和开发聊天机器人，发现线上与线下造型目标相似但解决的问题规模不同，提出个性化在线互动方案。

Liu 等人提出移动应用UI语义自动标注方法，通过迭代编码7.3万元素构建包含25种组件类型的词汇库，训练CNN达到94%图标识别准确率，并成功标注Rico数据集78%的UI元素。

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