Leipzig University

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Leipzig University 最新论文

CHI '26荣誉提名手部手势识别 +2

Log2Motion：基于触摸日志的生物力学运动合成

Miazga 等人提出 Log2Motion 系统，利用强化学习驱动肌肉骨骼模拟从触摸日志合成生物力学可信运动，实现移动交互中运动、速度等参数的估计。

CHI '26隐私设计与用户控制 +2

利用大型语言模型帮助 Johnny 理解隐私政策

Freiberger 等人开发 PRISMe 隐私政策浏览器扩展，结合 LLM 评估与聊天界面，用户研究显示其可提升政策理解但存在幻觉风险，RAG 方法可部分缓解。

CHI '26V2X（车路协同）通信设计 +5

GTA：用于模拟真实出行行为的生成式交通代理

Lämmer 等人提出 GTA 系统，利用 LLM 角色代理从人口普查数据模拟大规模交通选择，为城市规划中新技术政策的早期评估提供新方法。

UIST '25人体姿态与行为识别 +1

揭秘上肢交互强化学习中的奖励设计:HCI中生物力学模拟的实用指南

Selder 等人系统分析强化学习中努力最小化、任务完成奖励和接近奖励对 HCI 任务的影响，提出生物力学模拟的奖励函数设计实用指南。

AUTO_UI '25眼动追踪与注视交互 +2

视觉采样行为不能解释风险感知：一项数据驱动的可解释人工智能研究

Lorenz 等人通过眼动追踪实验发现目标接近度和场景中车辆数量是风险感知最主要因素，但视觉采样行为无法有效预测个人风险感知。

UIST '24人体姿态与行为识别 +1

SIM2VR：面向VR中自动化生物力学测试

Fischer等人开发SIM2VR系统，通过建立用户模拟与VR应用之间的闭环，首次实现模拟用户在真实VR环境中的直接训练与预测。

AUTO_UI '24研究伦理与开放科学

走向开放科学的车道变换：汽车用户研究的开放性与透明度

Ebel 等人研究汽车用户研究社区开放科学实践，发现虽社区重视开放性且透明度有所改善，但合规性较低，主要障碍为法律约束与保密担忧。

AUTO_UI '24车内触觉、声音、多模态反馈 +2

车内用户界面设计的计算模型：系统文献综述

Lorenz 等人系统综述了车内UI设计计算模型，发现现有模型聚焦孤立现象，与设计师需求脱节，预测详细度不足，难以应用于实际设计流程。

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莱比锡大学可扩展数据分析与人工智能中心

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2024-2026

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人工智能与机器学习交互

可解释人工智能（XAI）

手势、肢体与运动交互

人体姿态与行为识别

研究方法与设计实践

计算方法在HCI中的应用

隐私、安全与信任

隐私设计与用户控制

自动驾驶与车辆人机交互

V2X（车路协同）通信设计