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公开(公告)号：CN109416645A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201780041314.8
申请日：2017-06-27
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 通过实现跨计算设备、操作系统、应用或位置共享针对计算体验的用户上下文或偏好，公开了针对互操作性的技术。为计算机应用和服务提供平台和应用编程接口(API)，以存储和检索与计算体验相关联的上下文数据。对用于共享的上下文数据的访问可以由访问控制器管理，这使得用户能够管理用于共享上下文数据的访问。上下文数据可以根据公共方案来定义，其指定用于共享的信息并且可以使用公共通信信道或协议进行通信。因此，上下文数据可以跨几乎任何应用或服务被共享，包括以不同的计算机编程语言开发、或者在不同类型的计算设备或运行不同操作系统的设备上操作、或者由不同的软件开发人员开发的应用或服务。
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公开(公告)号：CN108351992B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201680066302.6
申请日：2016-11-06
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 一种用户活动模式可以使用来自计算设备集合的信号数据而被确定。活动模式可以用于推断关于用户与计算设备的交互的用户意图或预测用户可能的未来动作。在一个实现方式中，计算设备集合被监视以使用与计算设备相关联的传感器来检测用户活动。与所检测的用户活动相关联的活动特征被确定并且用于基于具有类似特征的多个用户活动来标识活动模式。用户活动模式的示例可以包括基于时间、位置、内容或其他上下文的模式。所推断的用户意图或所预测的未来动作可以用于提供改进的用户体验，诸如个性化，修改用户设备的功能，或者提供更有效的带宽或功率消耗。
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公开(公告)号：CN108351870B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201680066544.5
申请日：2016-11-04
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 一种用户活动模式可以使用来自计算设备集合的信号数据而被确定。活动模式可以用于推断关于用户与计算设备的交互的用户意图或预测用户可能的未来动作。在一个实现方式中，计算设备集合被监视以使用与计算设备相关联的传感器来检测用户活动。与所检测的用户活动相关联的活动特征被确定并且用于基于具有类似特征的多个用户活动来标识活动模式。用户活动模式的示例可以包括基于时间、位置、内容或其他上下文的模式。所推断的用户意图或所预测的未来动作可以用来促进理解用户语音或确定用户的语义理解。
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公开(公告)号：CN107430716A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201680017484.8
申请日：2016-03-31
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06N7/005 , G06N99/005 , G06Q10/06 , G06Q30/02 , G06Q50/01
Abstract: 提供了方法、计算机系统和计算机存储介质，用于部分地基于反映由一个或多个传感器检测到的用户活动的传感器数据来推断用户的睡眠相关方面。在实施例中，利用数据集来训练用户睡眠模型，该数据集包括先前感测到的数据、与先前感测到的数据相关联的描述信息和/或从先前感测到的数据中提取出的描述在获取数据时用户周围的环境的解释数据。在实施例中，利用推断的睡眠相关方面，服务提供针对用户的睡眠模式而被个性化的时间敏感推荐。
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公开(公告)号：CN109154509A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201780029034.5
申请日：2017-05-04
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G01C21/34
CPC classification number: G01C21/3484 , G01C21/3438 , G01C21/3461 , G01C21/3492
Abstract: 在各种实现中，基于与用户相关联的路线制订请求来标识路线制订因子，其中路线制订因子包括用户的路线偏好。基于路线制订请求生成路线。为路线偏好确定偏好权重，其中偏好权重对应于机器学习模型，机器学习模型基于由一个或多个传感器与用户相关联地提供的传感器数据。基于偏好权重为路线确定路线得分。向与用户相关联的用户设备提供建议路线，其中建议路线对应于路线中的所选择的路线，并且基于所选择的路线的路线得分而被提供。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107851243A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201680041729.0
申请日：2016-07-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06Q10/10
CPC classification number: G06Q10/1095 , G06Q10/10
Abstract: 最可能的物理会议位置响应于接收到对物理会议位置的主观推断而被提供给用户或者第三方。物理会议位置值的集合或者一个或多个物理会议位置的客观推断至少部分地基于与用户相关联的传感器数据而被收集。对于对物理会议位置的每个主观推断而言，包括对一个或多个物理会议位置的客观推断的一个或多个位置集群被生成。作为对接收对物理会议位置的主观推断的响应，基于与一个或多个位置集群中的每个位置集群相关联的集群密度而生成的可能的会议位置被提供给用户或者第三方。
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公开(公告)号：CN107851243B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN201680041729.0
申请日：2016-07-14
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06Q10/10
Abstract: 最可能的物理会议位置响应于接收到对物理会议位置的主观推断而被提供给用户或者第三方。物理会议位置值的集合或者一个或多个物理会议位置的客观推断至少部分地基于与用户相关联的传感器数据而被收集。对于对物理会议位置的每个主观推断而言，包括对一个或多个物理会议位置的客观推断的一个或多个位置集群被生成。作为对接收对物理会议位置的主观推断的响应，基于与一个或多个位置集群中的每个位置集群相关联的集群密度而生成的可能的会议位置被提供给用户或者第三方。
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公开(公告)号：CN113963697A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111222376.3
申请日：2016-11-04
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G10L15/22 , G10L15/18 , H04L67/02 , H04L67/52 , G06Q10/10 , G06Q10/04 , G06F40/30 , G06F16/335 , G06F16/957
Abstract: 本公开的实施例涉及根据活动模式的计算机语音识别和语义理解。一种用户活动模式可以使用来自计算设备集合的信号数据而被确定。活动模式可以用于推断关于用户与计算设备的交互的用户意图或预测用户可能的未来动作。在一个实现方式中，计算设备集合被监视以使用与计算设备相关联的传感器来检测用户活动。与所检测的用户活动相关联的活动特征被确定并且用于基于具有类似特征的多个用户活动来标识活动模式。用户活动模式的示例可以包括基于时间、位置、内容或其他上下文的模式。所推断的用户意图或所预测的未来动作可以用来促进理解用户语音或确定用户的语义理解。
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公开(公告)号：CN108351992A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201680066302.6
申请日：2016-11-06
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06N5/048 , G06F17/30 , G06N7/005 , G06Q10/04 , G06Q10/101 , H04W4/02 , Y02D70/10 , Y02D70/20
Abstract: 一种用户活动模式可以使用来自计算设备集合的信号数据而被确定。活动模式可以用于推断关于用户与计算设备的交互的用户意图或预测用户可能的未来动作。在一个实现方式中，计算设备集合被监视以使用与计算设备相关联的传感器来检测用户活动。与所检测的用户活动相关联的活动特征被确定并且用于基于具有类似特征的多个用户活动来标识活动模式。用户活动模式的示例可以包括基于时间、位置、内容或其他上下文的模式。所推断的用户意图或所预测的未来动作可以用于提供改进的用户体验，诸如个性化，修改用户设备的功能，或者提供更有效的带宽或功率消耗。
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公开(公告)号：CN108351870A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201680066544.5
申请日：2016-11-04
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06F17/30699 , G06F17/2785 , G06F17/30899 , G06Q10/04 , G06Q10/101 , H04W4/02 , H04W4/021 , H04W4/023 , H04W4/027 , H04W4/029 , H04W4/08 , H04W4/18
Abstract: 一种用户活动模式可以使用来自计算设备集合的信号数据而被确定。活动模式可以用于推断关于用户与计算设备的交互的用户意图或预测用户可能的未来动作。在一个实现方式中，计算设备集合被监视以使用与计算设备相关联的传感器来检测用户活动。与所检测的用户活动相关联的活动特征被确定并且用于基于具有类似特征的多个用户活动来标识活动模式。用户活动模式的示例可以包括基于时间、位置、内容或其他上下文的模式。所推断的用户意图或所预测的未来动作可以用来促进理解用户语音或确定用户的语义理解。
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