Parkview Health

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UIST '25AR 导航与情境感知 +2

Sensible Agent: 面向主动式 AR 代理无干扰交互的框架

Lee 等人提出 Sensible Agent 框架，利用多模态感知和 LMM 推断用户上下文，显著降低 AR 代理交互的侵入性和认知负担。

CHI '25大语言模型（LLM）的人机协作 +1

服务不足学生的人工智能素养：利用服务不足社区的文化资本进行人工智能教育研究

Cao 等人与26名服务不足社区学生合作，识别出抵抗资本、社区资本和创意资本三种文化资本类型，有助于推动AI素养教育。

CHI '25会话代理的人格与拟人化 +2

虚构的失败与现实世界的教训：通过设计虚构对情感支持对话AI的伦理推测

Kollig 等人使用设计虚构方法，通过虚构CAI失败的新闻文章推测情感支持对话AI的伦理风险，探讨饮食障碍和行为暴力相关安全隐私问题。

CHI '25荣誉提名AR 导航与情境感知 +1

CoCreatAR: 通过不对称协作增强户外增强现实体验的创作

Numan等人设计CoCreatAR系统，采用不对称协作方式将离线工作流程与现场创作结合，显著提升户外AR内容创作的参与度和信心

CHI '25增强与替代通信（AAC） +2

T2 教练：一项关于糖尿病自我管理的自动化健康教练的定性研究

Mitchell 等人对16名糖尿病患者进行定性访谈，发现 T2 Coach 对话代理能有效辅助自我管理，但需提升计算智能以实现更流畅的个性化指导。

CSCW '24Session 2d: Analyzing and Shaping User Behavior on Social Media

揭示 #Meanspo 的有毒世界：理解用户在 X/Twitter 上的新兴在线饮食失调行为

Nova 等人分析 X 平台 #meanspo 标签内容发现，超过 80% 帖子为非攻击性，用户采用特定策略规避内容审核，揭示饮食失调社区的复杂在线行为。

CSCW '24Session 4b: Patient-Centered Care and Youth Empowerment

为“未知“提供背景：患者和提供者关于在COVID后诊所连接个人追踪、患者报告洞察与电子健康数据的反思

Chopra 等人通过访谈患者与临床医生，分析COVID长期后遗症诊所的多数据流应用，揭示影响患者依从性的后勤与健康障碍，为个性化治疗和跨机构协作提供设计建议。

CSCW '24Session 1e: Empowering Data Work

为美国死亡率数据生态系统中的研究者访问设计

Doyle 等人通过20位专家访谈揭示，美国死亡率数据访问的主要瓶颈来自政策约束，提出优化数据协调的设计原则，为CSCW领域解决大型信息生态系统协调问题提供参考。

UIST '24荣誉提名生成式AI（文本、图像、音乐、视频） +1

BlendScape: 通过生成式AI实现视频会议环境的终端用户定制

Rajaram等人开发了BlendScape系统，利用生成式AI为视频会议用户提供环境定制功能，通过多模态交互将用户背景融合到统一协作环境中。

UIST '24VR 中的社交与协作 +2

SpaceBlender：通过生成式3D场景融合创建富上下文协作空间

Numan 等人提出 SpaceBlender 管道，利用深度估计、网格对齐和扩散模型将用户物理环境转化为富上下文VR协作空间，20人 paired 实验显示可增强协作沉浸感。

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