所属方向: 可视化、分析与数据理解

时间序列语义检索与趋势分析

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2025

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焊接工程师难以高效分析多维时间序列数据，影响质量监控。

IUI '25Cluster-Based Approach for Visual Anomaly Detection in Multivariate Welding Process Data Supported by User Guidance

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决策者和公众难以识别时间序列数据中的误导性图表。

CHI '25Visualization Guardrails: Designing Interventions Against Cherry-Picking in Interactive Data Explorers

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非技术专家难以参与时间序列模型设计，模型难以实际应用。

CHI '25Tempo: Helping Data Scientists and Domain Experts Collaboratively Specify Predictive Modeling Tasks

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用户在分析时间序列数据时难以通过工具精确找到需要的趋势特征。

IUI '24SlopeSeeker: A Search Tool for Exploring a Dataset of Quantifiable Trends

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医生和用户难以理解时间序列分类结果的决策依据。

UbiComp '24Time for an Explanation: A Mini-Review of Explainable Physio-Behavioural Time-Series Classification

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穿戴设备在复杂活动识别中的精度和鲁棒性不足。

UbiComp '24rTsfNet: A DNN Model with Multi-head 3D Rotation and Time Series Feature Extraction for IMU-based Human Activity Recognition

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医生在复杂情感场景下难以准确理解患者情绪。

UbiComp '24pSCOUTER: Time-Series Emotion Classification Using Contactless Measured Multimodal Biosignals in Medical Diagnosis

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穿戴设备上的压力检测消耗资源多，实时监测和隐私受限。

UbiComp '24TinyStressNAS: Automated Feature Selection and Model Generation for On-device Stress Detection

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用户难以获得动态温度变化下的精确热舒适体验。

UbiComp '24AutoTherm: A Dataset and Benchmark for Thermal Comfort Estimation Indoors and in Vehicles

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虚拟现实用户常因网晕（如眼疲劳、晕眩）无法获得沉浸体验。

UbiComp '24Early Prediction of Cybersickness in Virtual Reality Using a Large Language Model for Multimodal Time Series Data

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自动化3D姿态重建方法在复杂动作和遮挡场景中误差较大，难以满足动画和运动分析需求。

CHI '24iPose: Interactive Human Pose Reconstruction from Video

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VR用户常常错过重要通知，影响体验和任务完成。

CHI '24Predicting the Noticeability of Dynamic Virtual Elements in Virtual Reality

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大组织中团队间语义标签不统一，导致分析效率和标签标准化困难。

UIST '23Learning Custom Experience Ontologies via Embedding-based Feedback Loops

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用户难以通过可穿戴设备准确预测心理健康状况。

UbiComp '23Can Data Augmentation Improve Daily Mood Prediction from Wearable Data? An Empirical Study

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工厂难以识别员工是否按要求完成包装任务。

UbiComp '23Human activity recognition for packing processes using CNN-biLSTM

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可穿戴设备需要频繁更换电池，不方便且污染环境。

UbiComp '23Eco-Friendly Sensing for Human Activity Recognition

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现有智能设备难以高效准确地识别用户的交通出行模式。

UbiComp '23Enhancing Transportation Mode Detection using Multi-scale Sensor Fusion and Spatial-topological Attention

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智能手表在动态使用环境下很难准确识别手势动作。

IUI '22Robust and Deployable Gesture Recognition for Smartwatches

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虚拟现实中，识别错误和用户错误降低了交互体验，且现有系统难以快速分类错误类型。

UIST '22Detecting Input Recognition Errors and User Errors Using Gaze Dynamics in Virtual Reality

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处理多模态传感器数据时，现有模型效率低，标注需求高。

UbiComp '22COCOA: Cross Modality Contrastive Learning for Sensor Data

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传统心理筛查工具要求用户主动参与且可能存在偏差，不适合大范围应用。

UbiComp '22DepreST-CAT: Retrospective Smartphone Call and Text Logs Collected during the COVID-19 Pandemic to Screen for Mental Illnesses

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盲人很难从可视化工具中获取复杂数据的趋势和洞察。

CHI '22Supporting Accessible Data Visualization Through Audio Data Narratives

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用户在时间序列数据标注中因标签碎片化浪费了大量时间。

UbiComp '21Reducing Label Fragmentation During Time-series Data Annotation to Reduce Annotation Costs

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现有方法难以准确识别室内或低速交通模式，如步行和公交等。

UbiComp '21Transition-points-based Segmentation and Hierarchical Classification for Locomotion and Transportation Recognition on Radio-data

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传感器网络规模和复杂性增大导致连通性问题和通信质量下降。

UbiComp '21Data-driven Clustering in Ad-hoc Networks based on Community Detection

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可穿戴设备的活动识别需大量标注数据，获取困难。

UbiComp '21Contrastive Predictive Coding for Human Activity Recognition

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领域专家很难比较不同时间序列预测模型的表现和特征影响。

CHI '21mTSeer: Interactive Visual Exploration of Models on Multivariate Time-series Forecast

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