Mingyuan Zhong

school华盛顿大学bar_chart全球第 #877 名

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Mingyuan Zhong 最新论文

Guo 等人构建了SusBench在线基准，通过代码注入在55个网站设计313项任务评估CUA对暗模式的敏感性，发现agent和人类对预选、欺骗性措辞和隐藏信息特别易感，为开发更可信的CUA提供关键洞察。

Zhong 等人提出 TaskAudit 系统，通过智能体执行交互任务从 54 个应用屏幕中检测到 48 个功能可达性错误，显著优于现有检查器的检测能力。

Zhang 等人构建了 SlideAudit 数据集,提出幻灯片设计缺陷分类法,AI 模型在该基准上 F1 分数仅 0.331-0.655, Taxonomy 提示可显著提升缺陷识别与修复效果。

Zhong 等人开发 ScreenAudit 系统，利用 LLM 检测移动应用屏幕阅读器无障碍错误，实现 69.2% 覆盖率，显著优于现有 31.3% 的检查器

Kong 等人开发 ABD-MT 工具包，通过运行时监测用户能力并建模「能力画像」，使开发者以减少 91.5% 代码量实现界面自适应和无障碍功能。

Zhang 等人提出Ga11y系统，结合机器智能与众包为视觉障碍用户自动注解GIF，通过Android客户端和网络界面获得中美12名用户积极反馈

Fok 等人首次对312个Android应用进行16个月纵向分析，发现55.6%图像元素存在缺失标签故障，8.8%屏幕因缺失标签无法访问，为可访问性改进提供大规模实证。

Zhong等人开发HelpViz工具，通过指令解析模型从文本提取动作并在Android模拟器上自动执行，批量生成结合图像、视频的上下文视觉手机教程，显著提升教程执行效果与用户偏好。

Qin等人提出ProxiMic单麦克风近距语音检测系统，利用说话时产生的爆破噪声特征和CNN分析，实现94.1%激活召回率，可在手机上352fps运行。

Zhong等人提出Spacewalker工具，通过轻量级标记扩展和遗传编程结合众包评估，使设计师能快速搜索大型Web UI设计空间并优化设计

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