Tobias Höllerer

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Luo 等人比较按需帮助与预定时帮助两种模式，发现使用计时器模式的参与者对AI的感知更积极，表明协助传递方式可独立于任务结果影响用户体验。

Passananti 等人开发Clay ARTools系统，通过AR技术将陶瓷手工工具隐喻应用于粘土3D打印机床路径编辑，实现从形态到细节的精确可控修改。

Nargund 等人比较三种AR面部训练反馈方式（情境式、代理嵌入式、全嵌入式），发现嵌入式降低认知负荷且更受偏好，为康复和技能训练提供设计考量。

Gasca 等人通过对八个 AR 纪念项目的访谈，提出通过非暴力描写、社区参与和情感互动促进负责任 AR 开发的策略。

Kim 等人研究移动AR增强密度对虚拟与物理目标搜索的影响，发现增强密度降低用户对不常见物体的注意力，影响搜索表现与记忆。

Kumaran等人AR户外研究发现世界中的箭头导航辅助工具效果最佳，能提升搜索性能，但会降低用户对物理环境的注意力。

Xu 等人比较 AI 协作中的"热切"与"克制"建议，通过视频匿名化任务发现高召回率 AI 显著缩短任务时间并提高召回率

Hashim 等人提出绘制变换(DTs)技术，利用矢量几何指定用户定义的过程函数，可过程性转换目标艺术品的样式、空间和时间属性，统一视觉创作流程。

Ding 等人召集1000多名众包工人标注多模态情感数据，研究注释者人口统计学差异对评分的影响，发现积极与消极情感分类准确率相差超过4.5%，强调构建数据集时需考虑注释者人口统计学特征。

Ding 等人发现标注者人口统计差异对情感分析评分有显著影响，不同人口统计群体的标注会导致超过4.5%的准确率差异，强调构建数据集时需考虑标注者属性。

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