US11368469(GOOGLE LLC [US])
[0053] In some implementations, to protect user privacy, the trusted program 114 can assign the start time, end time, and/or duration to quantiles rather than the actual values.
【0049】
いくつかの実装形態では、ユーザのプライバシを保護するために、信頼できるプログラム114は、開始時間、終了時間、および/または期間を、実際の値ではなく分位数に割り当てることができる。
The quantiles for the start time and/or end time can be a range of minutes and/or seconds.
開始時間および/または終了時間の分位数は、分および/または秒の範囲にすることができる。
For example, the start time and/or end time can each be assigned to a corresponding two minute (or other appropriate period) quantile.
たとえば、開始時間および/または終了時間は、それぞれ対応する2分(または、他の適切な期間)の分位数に割り当てることができる。
In this example, if(*かどうか、有無) the user entered a location defined by a geofence at 10:01 AM, the start time may be assigned to the quantile for 10:00 AM to 10:02 AM.
この例では、ユーザが午前10時1分にジオフェンスによって定義された位置を入力した場合、開始時間は午前10時から午前10時2分までの分位数に割り当てられ得る。
The time period quantiles can be adjusted to properly protect user privacy and still provide useful visit duration data to digital component providers 160 .
時間期間分位数は、ユーザのプライバシを適切に保護し、それでもなおデジタルコンポーネントプロバイダ160に有用な訪問期間データを提供するように調整することができる。
US11743213(APPLE INC [US])
In some embodiments, if the user were to enter the first name or a nickname of the contact after the “@” symbol,
いくつかの実施形態では、ユーザが「@」シンボル後にコンタクトの名又はニックネームを入力した場合には、
the text of the mention would be the text entered by the user (e.g., the first name or the nickname) after the “@” symbol, again, without replacing the text with the others of the first, last, and/or nicknames of the other user.
メンションのテキストは、「@」シンボルの後にユーザによって入力されたテキスト(例えば、名又はニックネーム)であって、テキストを他のユーザの名、姓、及び/又はニックネームのうちの他のものに置き換えることなく、入力されたテキストである。
US10052073(DEXCOM INC [US])
[0115] In the same way, entering certain types of data may be used in the estimation or prediction algorithm.
【0100】
同様に、ある特定の種類のデータの入力が、推定または予測アルゴリズムで使用され得る。
For example, if a user has a diabetic state warranting attention of hypoglycemia, but the user enters current meal data,
例えば、ユーザが低血糖症の注意に値する糖尿病状態を有するが、ユーザが現在の食事データを入力した場合、
then the user-entered data indicates cognitive awareness of the hypoglycemic state, and thus would cause suppression of a smart alert, or the lack of generation thereof.
ユーザ入力データは、低血糖症状態に認識的に気付いていること示し、したがって、スマート警告を抑制させるか、またはこの警告を生成させない。
In some cases, where it is a “closer call”, such a calculation
「間一髪の状況により近かった」一部の場合において、そのような計算は、
may involve converting the user entered data to carbohydrate data in order to determine if the user is intending to treat a low or is simply eating without such awareness.
そのユーザが低血糖を治療することを意図していたか、またはそのように意識せずに単に食べたかを判定するために、ユーザ入力データを炭水化物データに変換することを伴い得る。
US11314933(GOOGLE LLC [US])
[0121] In some examples, when the remote provider already has some user-inputted data, one or more identifiers may be displayed as a list of identifiers (in a drop-down menu or otherwise), each corresponding to a set of values and/or data, for the user's selection.
【0101】
ある例では、リモートプロバイダが既に何らかのユーザ入力データを有する場合、ユーザが選択できるように、1つ以上の識別子を、その各々が値および/またはデータのセットに対応するように、識別子のリスト(ドロップダウンメニューまたは他の形式)として表示してもよい。
The Generator template may be integrated with this identifier functionality as well as new, manually-inputted user data to compare or distinguish the two, solve this issue, among other methods
Generatorテンプレートを、そのような識別子機能および新たに手動で入力されたユーザデータと統合させ、2つを比較または識別し、その問題を解決してもよいが、他にも多数の方法があり得る。
(e.g., showing different inputted values and/or identifiers via the UI when the user input is slightly different
例えば、ユーザ入力が微妙に異なる場合、異なる入力値および/または識別子をUIを介して表示してもよい
(for example, if the remote provider sends the values “1234” via one or more templates and the user enters “1 2 3 4,” these input values may render different results via the UI, or the same results, depending on the implementation).
(例えば、リモートプロバイダが1つ以上のテンプレートを介して値「1234」を送信し、ユーザが「1234」と入力した場合、これらの入力値は、実現例に応じて、UIを介して、異なる結果として示されてもよいし、同じ結果として示されてもよい。
US2021224306(HELPSHIFT INC [US])
[0082] If the customer does not select an intent from the navigation of the tree and enters text, then the trained model is invoked and used to attempt to find a match of the entered text to an intent.
【0044】
顧客が木のナビゲーションから意図を選択せずにテキストを入力した場合、トレーニング済みモデルが呼び出され、トレーニング済みモデルは、入力されたテキストと意図との一致を見つけるために使用される。
In this situation, the customer's entered text is treated as a model input and the trained model operates to generate an output representing the label or classification for the input.
この状況では、顧客が入力したテキストはモデル入力として扱われ、トレーニング済みモデルは、入力のラベル又は分類を表す出力を生成するように動作する。
The label or classification corresponds to the model's “best” estimate of the intent associated with the input text.
ラベル又は分類は、入力テキストに関連付けられた意図のモデルの「最良の」推定に対応する。
The client application displays the most relevant intents from the results of the matching process on the client device.
クライアントアプリケーションは、クライアントデバイス上にマッチングプロセスの結果から最も関連性の高い意図を表示する。
If the customer selects an intent either from the navigation of the intent tree structure or from the results of the matching process,
顧客が意図木構造のナビゲーション又はマッチングプロセスの結果から意図を選択した場合、
then the user may be asked to confirm their intent and the request is routed to the appropriate handler by the server or platform (as suggested by step or stage 135 ).
ユーザは意図の承認を求められることがあり、要求はサーバ又はプラットフォームによって適切なハンドラーにルーティングされる(ステップ又はステージ135によって提案される)。
If the user does not select and/or confirm an intent (whether from the displayed intent tree structure or provided by the output of the trained model),
ユーザが意図を選択及び/又は承認しない場合(表示された意図木構造から、又はトレーニング済みモデルの出力によって提供されるかどうかにかかわらず)、
then the user provided message may be used as feedback or additional training data for the clustering algorithm.
ユーザ提供のメッセージは、クラスタリングアルゴリズムのフィードバック又は追加のトレーニングデータとして使用され得る。