Kashyap Todi

school阿尔托大学bar_chart全球第 #344 名

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Kashyap Todi 最新论文

Zhang 等人提出「先凝视后发声」系统，用户通过视线选择物理对象后获得语音描述，实验显示53%凝视线选择正确，语音消歧纠正了58%错误。

Fashimpaur 等人提出 Squiggle 交互技术，通过智能眼镜上想象的光线投射绘制套索手势，在无连续反馈下实现精确物体引用，显著提升复合物体选择准确性。

Dang等人提出情境驱动提示（CDPs）概念用于AI辅助创作，实现原型系统并通过10人用户研究揭示了表达和优化现实世界任务目标的策略，为AI辅助创作界面设计提供启示。

Han 等人提出融合动态贝叶斯网络与大语言模型的多模态交互框架，通过整合视线和手势实时推断用户意图，在办公场景下达到每帧0.83的识别准确率。

Cho等人提出基于情境意图指定、具身输入与多模态反馈的持久助手框架，结合眼动追踪、捏合手势和触觉反馈实现无缝日常AI交互。

Cho 等人提出SonoHaptics音频触觉光标，通过跨模态映射将对象视觉特征转为声音触觉反馈，实现无显示智能眼镜环境下的准确对象选择。

Cho等人提出MineXR设计挖掘平台，通过智能手机截图创建XR界面元素，从31名参与者收集178个应用程序的695个XR小部件，为XR界面设计提供个性化数据支持。

Qian等人开发了Fast-Forward Reality系统，通过XR和自动生成单元测试帮助用户验证上下文感知策略，用户研究显示准确性提升且可用性反馈积极。

Wu 等人开发了FrameKit工具,通过关键帧插值和编程示例技术,简化自适应用户界面的创作流程,前端开发者经简短培训即可掌握。

Xu 等人提出XAIR框架，基于文献回顾、500人调查和三场专家研讨会，为AR中的可解释AI设计何时何地及如何提供解释提供指导。

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