Zhipeng Li

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Zhipeng Li 最新论文

Li 等人提出 AutoOptimization 框架，利用视觉语言模型和多智能体推理自动生成最优 UI 布局，显著提升混合现实环境下的界面适配效率。

Li 等人提出 APPO 偏好引导提示优化算法，通过二元反馈在人机协作中引导文生图生成，实现更少迭代与更低认知负荷的满意效果。

Wombacher 等人提出 SwitchAR 系统，利用变化盲和无意视盲在 AR 与 VR 间无缝切换，实现增强现实中的感知操纵，用户研究证实切换过程完全不可察觉。

Li 等人提出 Meta-PO 方法，结合偏好贝叶斯优化与元学习，通过学习先验用户偏好模型，为新用户智能推荐设计候选，使视觉调整在5.86-8次迭代内达到满意效果。

Liao 等人提出基于贝叶斯神经网络的持续人在环优化方法，通过生成性重放策略减轻灾难性遗忘，在VR键盘参数优化中展示随用户基数增长适应时间减少的效果。

Li等人建模VR中注视行为与重新定向可察觉性的关系，开发准确率达0.012 MSE的回归模型，验证自适应技术能减少身体需求并增强身体所有权。

Li等人提出SituationAdapt系统，通过视觉-语言模型进行情境推理，优化混合现实UI布局，在在线用户研究中优于现有自适应方法。

Li等人提出基于LSTM的VR虚拟元素注意度预测方法，通过视觉显著性分布分析在2.56秒内预测用户注意变化，助力自适应界面设计。

Orzikulova 等人设计 Time2Stop 自适应 JITAI 系统，通过机器学习识别最佳干预时机并提供可解释 AI，用户应用访问频率降低 7.0～8.9%。

Jiang 等人提出可重编程数字超材料，利用双稳态弹簧实现信号传递和多次计算，可在不同位置触发驱动以改变形状、纹理和刚度，为VR等交互场景提供新型材料解决方案。

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