基于单次演示的视觉手势定制Shahi等人提出基于transformer和元学习的手势定制方法，支持单目摄像头单次演示设计任意手势，实现94%平均识别准确率，提升人机交互自然性与可访问性。2024SSSoroush Shahi et al.苹果公司手部手势识别人体姿态与行为识别健身追踪与运动监测UIST
启用手腕佩戴设备上的手势自定义Xu等人提出手腕穿戴设备手势定制框架，采用预训练加速度计-陀螺仪模型（95.7%跨用户准确性），结合少量学习实现个性化手势设计。2022XXXuhai Xu et al.华盛顿大学触觉可穿戴设备足部与手腕交互CHI
MetaSense：将传感能力集成到机械超材料中Gong 等人提出将传感能力集成到 3D 可打印机械超材料的方法，通过多材料 3D 打印创建可感知加速、剪切及力度方向的单一式输入设备。2021JGJun Gong et al.达特茅斯学院形变界面与软机器人材料电路制作与硬件原型UIST
Acustico：使用基于腕部的声学TDOA传感进行表面点击检测和定位Gong等人提出Acustico腕戴式声学传感方案，通过融合表面波与声波实现表面点击检测与2D定位，X/Y轴定位误差分别仅7.6mm和4.6mm，F1分数达0.9987。2020JGJun Gong et al.达特茅斯学院足部与手腕交互生物传感器与生理监测UIST
Fabriccio：交互织物上的无接触手势输入Wu 等人研发Fabriccio无接触手势感应技术，使用导电线环形天线实现多普勒运动感应，在10厘米距离处对11种无接触手势达到92.8%交叉验证准确率，实现软物体交互。2020TWTe-Yen Wu et al.国立台湾大学触觉可穿戴设备手部手势识别电子纺织品（E-textiles）CHI
ThreadSense：在极薄的交互式线程上定位触摸Ku 等人提出基于阻抗传感的 ThreadSense 技术，可在厚度小于0.4mm的交互线程上定位触摸，单次校准平均误差6.13mm，双触点识别准确率达99%。2020PKPin-Sung Ku et al.达特茅斯学院触觉可穿戴设备形变界面与软机器人材料CHI
BiTipText: 双手无视觉文本输入指尖键盘Xu 等人设计BiTipText双手食指尖键盘，通过67,108,864种布局优化确定最优方案，用户评估达到23.4 WPM输入速度，实现无视觉双手文本输入。2020ZXZheer Xu et al.上海交通大学足部与手腕交互运动障碍辅助输入技术CHI
Zippro：交互式拉链的设计与实现Ku 等人通过两项用户研究设计Zippro交互式拉链原型，超越简单滑动交互，开创前景与背景输入的自然使用模式。2020PKPin-Sung Ku et al.达特茅斯学院形变界面与软机器人材料CHI
Aarnio：交互椅上前景交互的被动动力输出Teng等人设计了一种交互椅触觉反馈系统，通过调节旋转、倾斜、滚动的阻力实现前景交互，并验证了五种力轮廓的可识别性，适用于VR游戏和会议中的信息查询场景。2019STShan-Yuan Teng et al.国立台湾大学力反馈与伪重力感沉浸感与临场感研究普适计算（Ubiquitous Computing）CHI
仪器化和分析制造活动、用户和专业知识Gong 等人设计模块化传感器系统捕获制造活动数据，可预测正在进行活动、用户身份及专业水平，为交互式制造空间提供个性化反馈2019JGJun Gong et al.达特茅斯学院桌面3D打印与个人制造电路制作与硬件原型计算方法在HCI中的应用CHI
CircuitStyle：一种在外围强化硬件计算最佳实践的系统Davis 等人开发 CircuitStyle 系统，基于对电子教师的访谈总结电路设计最佳实践，在现场工作坊中外围强化帮助新手预防和调试常见问题。2019JDJosh Urban Davis et al.达特茅斯学院游戏可访问性编程教育与计算思维电路制作与硬件原型UIST
AutoFritz：用于原型虚拟面包板电路的自动完成功能Lo 等人开发 AutoFritz 自动补全系统，基于数据表和4000+电路项目为虚拟面包板电路提供组件建议，经16名参与者评估有效提升原型设计效率。2019JLJo-Yu Lo et al.国立阳明交通大学电路制作与硬件原型CHI
Tessutivo：基于电感感应的交互式织物上下文交互技术Gong等人提出Tessutivo电感感应技术，通过6×6导电线圈织物实现金属物体实时识别，准确率达93.9%，为交互式织物提供上下文交互能力。2019JGJun Gong et al.达特茅斯学院电子纺织品（E-textiles）皮肤显示与皮肤输入UIST
Proxino：通过物理代理实现虚拟电路原型设计Wu 等人提出 Proxino 系统，通过物理代理将真实电子组件与虚拟电路混合，实现远程协作原型设计，系统评估显示混合输出与真实电路差异微小。2019TWTe-Yen Wu et al.国立台湾大学桌面3D打印与个人制造电路制作与硬件原型UIST
TipText：无需视觉的指尖键盘文本输入Xu 等人提出 TipText 文本输入技术，在食指第一关节设置微型QWERTY键盘，通过拇指尖轻触实现无需视觉的文本输入，平均速度达11.9 WPM。2019ZXZheer Xu et al.上海交通大学足部与手腕交互运动障碍辅助输入技术UIST
WrisText：使用手腕手势在智能手表上进行单手文本输入Gong等人开发WrisText智能手表单手文本输入技术，通过手腕旋转六方向输入，平均速率9.9 WPM，最高15.2 WPM，键宽需达55°以获90%准确率2018JGJun Gong et al.达特茅斯学院足部与手腕交互CHI
Jetto：使用侧向力反馈进行智能手表交互Gong 等人提出 Jetto 侧向力反馈系统，用于智能手表交互，通过检测 49% 平均 JND 阈值，创建虚拟对象物理碰撞错觉，增强媒体游戏体验2018JGJun Gong et al.达特茅斯学院力反馈与伪重力感智能手表与健身手环CHI
Orecchio：通过主动静态和动态耳廓姿势扩展身体语言Huang等人提出利用耳朵表达情感的交互方式，通过微型马达驱动耳廓动态和静态姿势传达不同强度的情绪信息。2018DHDa-Yuan Huang et al.独立研究者形变界面与软机器人材料舞蹈与身体动作计算UIST
Indutivo：基于感应式传感的接触式物体驱动交互技术Gong等人提出Inductive接触式感应技术，可识别金属物体并追踪其滑动、铰接和旋转动作，通过优化线圈设计实现高精度的物体识别与运动追踪，适用于智能手表等场景。2018JGJun Gong et al.达特茅斯学院智能手表与健身手环普适计算（Ubiquitous Computing）UIST