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所属方向: 传感、识别与安全

语音、面部与身体姿态输入

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问题/痛点

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2025

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全部研究问题现实痛点

lightbulb现实痛点语音、面部与身体姿态输入

设计师缺乏能动态呈现、可调控色彩变化的生物界面材料。

CHI '22

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如何通过将文本片段物化为交互对象来解决跨工具的信息孤岛问题？

CHI '22

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跨文档工作流程中，如何更有效地跟踪和管理文本的溯源信息？

CHI '22

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知识工作者在处理复杂文档集时，哪些模块功能能够提高效率并减少认知负担？

CHI '22

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知识工作者处理多个相关文档时，难以高效管理和追踪文本溯源。

CHI '22

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中国公民对数字防疫追踪技术的接受度受到哪些文化因素的影响？

CHI '22

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集体主义和儒家思想如何塑造用户对数字防疫追踪技术的态度和行为？

CHI '22

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在疫情背景下，摩擦如何作为基础设施运行风险感知的指标？

CHI '22

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用户在文化背景不同的情况下，难以广泛接受数字防疫追踪技术。

CHI '22

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不同类型的商业温度传感器在动态城市环境中是否准确可靠？

CHI '22

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穿戴位置如何影响人体温度传感器的测量准确性？

CHI '22

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城市中的高温微气候（如曝晒的停车场）对传感器性能有何影响？

CHI '22

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城市居民难以准确评估个人的热暴露风险。

CHI '22

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如何结合自由手绘与高分辨率打印，在普通表面上即时制造电子电路和传感器？

CHI '22

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哪些技术可以支持用户实时调整打印参数，以适应不同材料的表面特性？

CHI '22

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手持打印设备能否在大尺寸或不规则表面上生成高精度的功能性电路？

CHI '22

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设计师难以在非传统材料上快速制作复杂电子界面。

CHI '22

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如何通过光线追踪技术预测室内无电池传感器的光能收集潜力？

UbiComp '21Indoor Battery-Free Sensor Light Energy Prediction Based on Ray Tracing

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室内复杂光照环境的光学特性如何影响光能预测的精度？

UbiComp '21Indoor Battery-Free Sensor Light Energy Prediction Based on Ray Tracing

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如何优化室内无电池传感器的部署以最大化能量收集效率？

UbiComp '21Indoor Battery-Free Sensor Light Energy Prediction Based on Ray Tracing

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室内传感器更换电池成本高，光能模型无法高效预测室内光能。

UbiComp '21Indoor Battery-Free Sensor Light Energy Prediction Based on Ray Tracing

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如何高效收集基于可穿戴传感器的多样化人类活动数据？

UbiComp '21SenseCollect: We Need Efficient Ways to Collect On-body Sensor-based Human Activity Data!

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实时反馈和激励机制如何提高传感器数据的质量和收集效率？

UbiComp '21SenseCollect: We Need Efficient Ways to Collect On-body Sensor-based Human Activity Data!

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影响可穿戴数据收集效率和质量的关键因素是什么？

UbiComp '21SenseCollect: We Need Efficient Ways to Collect On-body Sensor-based Human Activity Data!

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传统传感器数据收集效率低、质量差，难以支持大规模应用。

UbiComp '21SenseCollect: We Need Efficient Ways to Collect On-body Sensor-based Human Activity Data!

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DANA框架如何适应传感器数据输入维度的动态变化？

UbiComp '21DANA: Dimension-Adaptive Neural Architecture for Multivariate Sensor Data

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在更改传感器组合和采样率时，DANA能否保持分类准确性和效率？

UbiComp '21DANA: Dimension-Adaptive Neural Architecture for Multivariate Sensor Data

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DANA是否比现有方法更高效地处理多传感器数据的动态适应需求？

UbiComp '21DANA: Dimension-Adaptive Neural Architecture for Multivariate Sensor Data

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移动设备传感器动态变化导致深度模型难以高效适配。

UbiComp '21DANA: Dimension-Adaptive Neural Architecture for Multivariate Sensor Data

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如何通过物理化设计增强用户对有声书的感知和所有权？

CHI '21

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怎样将数字有声书的体验融入用户的日常生活空间？

CHI '21

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物理化设计能否帮助用户更好地追踪和记忆有声书的内容？

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用户常因缺乏实体感而忽视或遗忘数字有声书。

CHI '21

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如何利用生成对抗网络（GAN）从低分辨率电容图像生成8倍超分辨率的触摸接触区域？

CHI '21

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在电容屏上，CapContact如何以较低分辨率准确区分紧邻的触点？

CHI '21

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如何在保持低分辨率传感器硬件成本的情况下，最大化触摸输入的准确性和自然性？

CHI '21

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现有电容屏难以准确识别触点接触区域，影响用户操作体验。

CHI '21

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Faded Parsons Problems（渐变帕森斯题目）是否有助于编程模式的学习和应用？

CHI '21

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相比代码追踪和代码书写，Faded Parsons Problems在哪些方面更有效提升编程技能？

CHI '21

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在初学者课程中，如何高效地支持编程模式的学习且无需大规模调整课程？

CHI '21

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初学者难以习得和应用高阶编程模式。

CHI '21

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空间定位、轨迹恢复与位置信号方法

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