Saelyne Yang

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Saelyne Yang 最新论文

Chu 等人研究发现边缘智力功能个体在视频学习中面临认知负荷过载、自定进度困难等多重无障碍障碍，现有的重复观看等应对策略无法根本解决问题。

Yang等人提出VideoMix系统，基于视觉-语言模型从多个教程视频中提取关键信息并组织呈现，使学习者能高效获得更全面的任务理解，优于独立观看视频的基线方法。

Park 等人提出 Silent Impact 系统，仅利用非惯用臂传感器数据实现六种网球击球分类，准确率 88.2%，F1 分数 86.0%，提供舒适的用户体验。

Yang等人构建AQuA流水线，通过识别教程视频中633个问题的视觉锚点，使用GPT-4和Fusion 360生成答案，16名用户评估优于基线。

Tilekbay 等人开发 ExpressEdit 系统，支持自然语言和草图多模态输入，使新手视频编辑者更高效地表达和执行编辑意图。

Huh 等人开发 AVscript 基于文本的视频编辑器，通过嵌入视觉内容和语音的脚本帮助视力受损创作者编辑视频，降低精神需求并提升信心。

Yang 等人提出如何视频信息类型分类法，包含8类21种信息类型，基于类型导航通过用户研究验证可提高信息查找效率，并发布9900句标注数据集。

Yang 等人开发SoftVideo系统，利用120名用户的集体互动数据定义步骤难度指标，帮助用户规划学习进度并检测困难时刻，提升软件教程视频学习效果。

Yang等人开发CatchLive系统，利用直播内容和交互数据提供实时摘要和多级高光时刻，帮助观众了解直播概览并保持参与度

Yang等人开发Snapstream系统，允许用户拍摄直播快照并注释分享，主播可口头引用快照回应，研究表明该方式显著提升了视觉艺术直播的交流生动性和清晰度。

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