Camellia Zakaria

school马萨诸塞大学bar_chart全球第 #2515 名

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Camellia Zakaria 最新论文

Rong 等人通过对23名专业人士访谈发现，AI在建筑自动化系统中面临合法性、劳动力与环境悖论等挑战，公平性是跨角色谈判的情境实践，而非模型固有属性。

Atrey 等人提出 W4-Groups 框架，通过 WiFi 和位置数据自动检测群体行为的时间空间特征，在两个数据集上达到92%准确率，可应用于群体活动预测和行为分析。

Chhaglani 等人设计 AeroSense 系统，感知室内人类活动产生的气溶胶排放，为空气质量监测和健康风险评估提供数据支持。

Zakaria等人提出SleepMore，利用WiFi网络活动结合半个性化随机森林模型推断睡眠时长，误差15-28分钟，与Oura Ring可穿戴设备结果统计无显著差异。

Zakaria 等人通过220名美国用户调查发现，结合智能手机与公共卫生官员信息的自动化接触追踪方式更能提升用户分享信息的意愿。

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