Central South University

school学校bar_chart全球第 #667 名

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UIST '25中空超声波触觉（Mid-air Haptics） +1

UltraPoser：利用消费级可穿戴设备的超声波传感突破 IMU 全身姿态估计的极限

Li 等人提出 UltraPoser 系统，融合超声波与 IMU 传感，利用智能手表麦克风/扬声器扩展感知范围，实现全身姿态估计精度提升 28.46%，特定肢体误差减少 67.28%。

CHI '25荣誉提名生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +1

I-Card：一种由生成式AI支持的智能设计方法卡片集

Chen 等人开发了I-Card智能设计方法卡片集，整合生成式AI提供个性化指导和交互支持，提高设计师决策效率和适用性。

CHI '25荣誉提名生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +1

SketchFlex：使用基于区域的草图在文本到图像生成中促进空间语义一致性

Lin等人提出SketchFlex系统，通过粗略区域草图和语义空间推断自动完善用户提示，在保持低认知负担的同时实现更连贯的图像生成。

UBICOMP '24环境感知与上下文计算 +1

EchoPFL：移动设备上具有按需陈旧度控制的异步个性化联邦学习

Li 等人提出 EchoPFL 框架，通过异步本地训练和按需陈旧度控制实现移动端高效的个性化联邦学习，保护用户隐私。

UIST '24手部手势识别 +1

HandPad：通过人体电容将手变为移动书写板

Lu等人提出HandPad系统，利用人体电容模型在手部实现触点定位，结合Bi-LSTM和ResNet实现手写识别，准确率字母达99.1%、数字97.6%、中文97.9%，按键识别100%。

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中南大学

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China · Asia

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2024-2025

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手势、肢体与运动交互

全身交互与体感输入

人工智能与机器学习交互

生成式AI（文本、图像、音乐、视频）

研究方法与设计实践

原型设计与用户测试

触觉、力觉与物理反馈

中空超声波触觉（Mid-air Haptics）

可穿戴设备与传感技术

环境感知与上下文计算