Prasoon Patidar

school卡内基梅隆大学bar_chart全球第 #2680 名

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Prasoon Patidar 最新论文

Arakawa 等人提出 PrISM 框架，通过单次演示学习传感器表示并结合对话式情境适应机制，使日常任务的步骤跟踪准确性提升，减少错误响应，为可扩展的情境感知任务助手提供新方案。

Patidar 等人开发ClassID环境课堂感知系统，通过多模态传感器和机器学习实现学生行为自动归因，帮助教师实时了解课堂动态与学生参与度。

Boovaraghavan 等人提出 TAO 混合系统，结合OWL本体论与时间聚类从日常活动检测高级上下文，在Casas和Extrasensory数据集上分别达到87%和80%准确率。

Patidar 等人提出 VAX 系统，利用视频/音频活动识别模型生成标签训练隐私敏感传感器，使17种日常活动检测准确率达84%，用户标注负担减少8倍。

Ngoon 等人通过快速约会研究揭示学生认为智能教室数据可用于教学改进但担忧隐私，并识别出学生关于教学学习的生成性信念如何影响技术接受度。

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