Ting Zhang

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Ting Zhang 最新论文

Pu 等人开发 ProMemAssist 智能眼镜系统，通过建模用户工作记忆预测最佳协助时机，在认知 demanding 任务中提供更精准、更高用户参与度的主动协助。

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。

Wang 等人针对智能手表等超小设备，提出通过空间结构化和基于置信度的时间自适应两种方式呈现LLM推荐解释，研究表明结构化解释可降低用户行动时间和认知负荷。

Sendhilnathan 等人开发多模态隐式行为深度学习模型，在VR场景中0.5秒内检测目标错误，AUC-ROC达0.9，显著提升错误恢复效率。

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。

Hu 等人提出 RIDS 系统，利用手部运动动力学在 VR 中选择手势前隐式预测用户意图，TCN 模型将精确度提升 11.2%，为自由手势交互提供更可靠的输入信号。

Sendhilnathan 等人利用VR中眼动动态区分正确输入、识别错误和用户错误，构建的多类深度神经网络达到0.78的AUC-ROC分数，实现自动错误检测。

Yu等人提出用于VR智能建议时机优化的计算框架，通过用户中心成本效益分析确定最佳呈现时机，有效平衡准确性与时间效率。

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