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SensPS：利用多模态传感器感知人际间舒适距离的个人空间
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种利用多模态传感器（如眼动追踪和生理手环）来估算人际间舒适的个人空间模型。该模型能够有效预测个人空间偏好，最高预测准确率为F1得分0.87，为智能社交空间的个性化管理提供了新思路。
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关键要点
- 本研究提出了一种利用多模态传感器（如眼动追踪和生理手环）来估算人际间舒适的个人空间模型。
- 该模型能够识别影响个人空间偏好的关键特征。
- 研究发现，多模态传感器能有效预测个人空间偏好，最高预测准确率为F1得分0.87。
- 该研究为智能社交空间的个性化管理提供了新思路。
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