Naveen Sendhilnathan

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Naveen Sendhilnathan 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。

Cho等人提出基于情境意图指定、具身输入与多模态反馈的持久助手框架，结合眼动追踪、捏合手势和触觉反馈实现无缝日常AI交互。

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。

Cho 等人提出SonoHaptics音频触觉光标，通过跨模态映射将对象视觉特征转为声音触觉反馈，实现无显示智能眼镜环境下的准确对象选择。

Gupta 等人验证手腕挤压姿势强化触觉在VR空中打字中的效果，使熟练用户视觉注意力减少44%，实现视线离开键盘的高效打字。

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。

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