Ahmed Sabbir Arif

school加利福尼亚大学bar_chart全球第 #1135 名

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Ahmed Sabbir Arif 最新论文

Srabonee 等人通过分析输入速度、准确性等指标，发现诚实谦逊和宜人性影响创作任务，开放性和宜人性影响转录任务，为个性化交互系统提供人格预测方法。

Haw 等人通过实证研究发现自选愉悦香气使文本创作速度降低但提升质量关注度，转录准确性虽下降，但用户主观感觉更高效并倾向继续使用，为嗅觉显示领域提供参考。

Pandey 等人提出 MELDER 移动端实时无声语音识别器，采用时间段分割处理和迁移学习优化，在移动设备上计算效率显著提升且整体性能优于现有方法。

Rakhmetulla 等人提出 GeShort 单手文本编辑方法，通过手势快捷键和浮动剪贴板实现文本选择与格式操作，实验表明编辑任务效率提升11%-34%，用户负担降低且更易用。

Rakhmetulla 等人开发 Crownboard 表冠输入系统，通过八区域扫描和单词解码帮助运动功能受限用户实现智能手表文本输入，手动模式速度提升9%，自动模式更易用。

Pandey 等人研究表明无声语音输入比语音输入更易被社会接受，用户愿容忍更多错误以维护隐私，抽象反馈比视频反馈更私密安全。

Pandey 等人开发LipType优化LipNet并结合独立修复模型处理低光照条件和纠正错误，提升无声语音识别准确性，为言语障碍用户和隐私场景提供解决方案。

Rakhmetulla 等人设计 Senorita 双拇指和弦键盘，盲人用户达 3.7 字/分钟，低视力用户达 5.8 字/分钟，为视障移动用户提供有效文本输入。

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