-
公开(公告)号：CN1429372A
公开(公告)日：2003-07-09
申请号：CN01809513.5
申请日：2001-03-16
Applicant: 微软公司
CPC classification number: H04L51/26 , G06F17/30707 , G06Q10/107 , H04L51/14
Abstract: 本发明涉及使能由优先权系统(12，230)自动对结合电子消息有关的多个消息赋于优先权以传送到用户或系统的系统(10，200)和方法(74)。优先权系统(12，230)可以使用分类器(20)，它能够是根据用户的已知重要性使用直接和/或隐含引导的分类器(20)以赋于一条或更多条接收的消息的例子(30)颧类型的引导组(4)优先权。作为例子，可以通过有类似等级重要性的消息，把消息(14)分类为高、中、低或其它等级的重要性。背景监视器(34)可以用于监视用户关于消息处理的活动，根据用户的关于消息重要性的个人决定进一步限定或调整分类器(20)。其它的优先权分类可以包括涉及用于延迟审阅或处理消息的损失时间的决策。
-
公开(公告)号：CN100492358C
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200510008158.4
申请日：2005-02-07
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , Y10S707/99932 , Y10S707/99933
Abstract: 描述了促进在计算机环境中预测的web爬行探测的系统和方法。本发明的诸方面提供预测、基于效用和网页子集中改变的决策论概率评估来增强web爬行探测能力和确保网页信息保持在新鲜状态。另外，本发明促进对具有高改变概率的页面的有选择的爬行探测。
-
公开(公告)号：CN1734440A
公开(公告)日：2006-02-15
申请号：CN200410079768.9
申请日：2001-03-16
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/00
CPC classification number: G06Q10/10 , G06F9/451 , G06Q10/109
Abstract: 本发明涉及一个系统(10)和方法(170，173，180，400，600，1000)，能把与一个或多个通知源(26至28)相关联的各种信息经过一种通知平台总体结构(10)引导到一个或多个通知接收器(36至38)。总体结构(10)包括一个上下文分析器(22)，用于确定诸如位置和关注焦点之类的用户状态，其中，例如，由一个通知管理器(24)应用该用户的状态以作出有关。由通知源(26至28)产生的什么信息，应当在何时，和怎样传送给通知接收器(36至38)的决定。这些决定可以包括成本利益分析，其中，要考虑到干扰用户的成本是否超过通知用户的效益。可以应用决策理论策略(177，180)和/或稍微不正规的直观推实现所述通知管理器(24)内的所述决策决定过程。
-
公开(公告)号：CN1684068A
公开(公告)日：2005-10-19
申请号：CN200510067375.0
申请日：2005-04-14
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/283 , G06F2216/03 , Y10S707/99936 , Y10S707/99943
Abstract: 本发明充分利用机器学习技术来提供条件变量的自动生成，用于对给定的目标变量构造数据透视。本发明确定和分析给定目标变量的最佳目标变量预测符，利用它们以便于将有关目标变量的信息传递给用户。它自动离散化用作目标变量预测符的连续变量和离散变量，以建立它们的粒度。在本发明的其它示例中，能指定复杂性和/或实用性参数，以便于通过分析最佳目标变量预测符以及条件变量的复杂性和/或实用性来生成数据透视。本发明还能调节数据透视的条件变量(即目标变量预测符)，以提供最优视图，和/或接受来自用户的输入来引导/控制数据透视的生成。
-
公开(公告)号：CN1591399B
公开(公告)日：2011-03-09
申请号：CN200410079772.5
申请日：2001-03-16
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/00
CPC classification number: G06Q10/107 , H04L12/1895 , H04L51/12 , H04L51/26 , H04L51/36 , H04L67/16 , H04L67/18 , H04L67/24 , H04L67/26 , H04L67/306 , H04L67/322 , H04L67/325 , H04L67/327 , H04L67/36 , H04L69/329
Abstract: 本发明涉及一个系统(10)和方法(170，173，180，400，600，1000)，能把与一个或多个通知源(26至28)相关联的各种信息经过一种通知平台总体结构(10)引导到一个或多个通知接收器(36至38)。总体结构(10)包括一个上下文分析器(22)，用于确定诸如位置和关注焦点之类的用户状态，其中，例如，由一个通知管理器(24)应用该用户的状态以作出有关。由通知源(26至28)产生的什么信息，应当在何时，和怎样传送给通知接收器(36至38)的决定。这些决定可以包括成本利益分析，其中，要考虑到干扰用户的成本是否超过通知用户的效益。可以应用决策理论策略(177，180)和/或稍微不正规的直观推实现所述通知管理器(24)内的所述决策决定过程。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1734440B
公开(公告)日：2010-04-28
申请号：CN200410079768.9
申请日：2001-03-16
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/00
CPC classification number: G06Q10/10 , G06F9/451 , G06Q10/109
Abstract: 本发明涉及一个系统(10)和方法(170，173，180，400，600，1000)，能把与一个或多个通知源(26至28)相关联的各种信息经过一种通知平台总体结构(10)引导到一个或多个通知接收器(36至38)。总体结构(10)包括一个上下文分析器(22)，用于确定诸如位置和关注焦点之类的用户状态，其中，例如，由一个通知管理器(24)应用该用户的状态以作出有关。由通知源(26至28)产生的什么信息，应当在何时，和怎样传送给通知接收器(36至38)的决定。这些决定可以包括成本利益分析，其中，要考虑到干扰用户的成本是否超过通知用户的效益。可以应用决策理论策略(177，180)和/或稍微不正规的直观推实现所述通知管理器(24)内的所述决策决定过程。
-
公开(公告)号：CN1680938A
公开(公告)日：2005-10-12
申请号：CN200510008158.4
申请日：2005-02-07
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30864 , Y10S707/99932 , Y10S707/99933
Abstract: 描述了促进在计算机环境中预测的web爬行探测的系统和方法。本发明的诸方面提供预测、基于效用和网页子集中改变的决策论概率评估来增强web爬行探测能力和确保网页信息保持在新鲜状态。另外，本发明促进对具有高改变概率的页面的有选择的爬行探测。
-
公开(公告)号：CN1221912C
公开(公告)日：2005-10-05
申请号：CN01809513.5
申请日：2001-03-16
Applicant: 微软公司
CPC classification number: H04L51/26 , G06F17/30707 , G06Q10/107 , H04L51/14
Abstract: 本发明涉及使能由优先权系统(12，230)自动对结合电子消息有关的多个消息赋于优先权以传送到用户或系统的系统(10，200)和方法(74)。优先权系统(12，230)可以使用分类器(20)，它能够是根据用户的已知重要性使用直接和/或隐含引导的分类器(20)以赋于一条或更多条接收的消息的例子(30)颧类型的引导组(4)优先权。作为例子，可以通过有类似等级重要性的消息，把消息(14)分类为高，中，低或其它等级的重要性。背景监视器(34)可以用于监视用户关于消息处理的活动，根据用户的关于消息重要性的个人决定进一步限定或调整分类器(20)。其它的优先权分类可以包括涉及用于延迟审阅或处理消息的损失时间的决策。
-
公开(公告)号：CN1591398B
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN200410079763.6
申请日：2001-03-16
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/00
CPC classification number: G06Q10/107 , H04L12/1895 , H04L51/12 , H04L51/26 , H04L51/36 , H04L67/16 , H04L67/18 , H04L67/24 , H04L67/26 , H04L67/306 , H04L67/322 , H04L67/325 , H04L67/327 , H04L67/36 , H04L69/329
Abstract: 本发明涉及一个系统(10)和方法(170，173，180，400，600，1000)，能把与一个或多个通知源(26至28)相关联的各种信息经过一种通知平台总体结构(10)引导到一个或多个通知接收器(36至38)。总体结构(10)包括一个上下文分析器(22)，用于确定诸如位置和关注焦点之类的用户状态，其中，例如，由一个通知管理器(24)应用该用户的状态以作出有关。由通知源(26至28)产生的什么信息，应当在何时，和怎样传送给通知接收器(36至38)的决定。这些决定可以包括成本利益分析，其中，要考虑到干扰用户的成本是否超过通知用户的效益。可以应用决策理论策略(177，180)和/或稍微不正规的直观推实现所述通知管理器(24)内的所述决策决定过程。
-
公开(公告)号：CN1696937A
公开(公告)日：2005-11-16
申请号：CN200510070040.4
申请日：2005-04-29
Applicant: 微软公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/243 , Y10S707/99931 , Y10S707/99945
Abstract: 本发明提供一种独特的系统和方法，能够采用机器学习技术跨各种不同的Web表格自动填充一个或多个字段。特别地，一个或多个工具化工具可收集表格字段的输入或输入项。机器学习可用于学习什么数据对应于哪些字段或哪些类型的字段。输入可被发送回中央储存库，在中央储存库中，其它数据库也可聚集在一起。该输入可提供给机器学习系统，以学习如何预测所希望的输出。可选地或除此之外，可部分地通过观察输入项，然后相应地对自动填充组件进行适配来进行学习。此外，可采用数据库字段的若干特征以及约束来促进数据库输入项到表格值的赋值－特别是在Web表格从未被自动填充系统看到过时。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.023 seconds)
