Michael Beigl

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Zhou 等人提出 AutoAugHAR 自动化数据增强框架，自动搜索最优增强策略提升基于传感器的人类活动识别性能。

King 等人系统性比较了耳周5个位置与鼓膜温度的准确性，定制六传感器设备进行12人实验，发现耳甲腔和耳道差0.30°C，耳后位置差0.6°C，为可穿戴体温监测传感器布局提供依据。

Zhou 等人提出仅含全连接层的 MLP-HAR 模型，通过交替沿模态和时间维度融合信息，在保持性能的同时参数量比 TinyHAR 减少十倍以上，易于部署到智能手表等边缘设备。

Fang 等人研究发现敲击和抚触两种情感性触觉与振动在钢琴被动触觉学习中效果相当，可使学习者平均错误减少1.06次，为PHL提供新途径。

Schankin 等人验证 UEQ 问卷的心理测量特性，通过 N=1121 和 N=499 名参与者数据确认易用性等实用维度与新颖性享乐维度的两因素模型。

Röddiger 等人提出 EarRumble 系统，利用中耳锤骨肌收缩实现无手无眼输入。调查显示 43.2% 的人能自主收缩该肌肉，耳内气压检测分类器达 95% 准确率，用户认为该技术如“心灵感应”般神奇。

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