Dr. Hector Irizarry vor und nach dem Abnehmen

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Technisches Gebiet:.

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Diese Erfindung betrifft Expertensysteme in der Datenverarbeitung. Insbesondere betrifft diese Erfindung ein System und ein Verfahren zur automatisierten maschinellen Schlussfolgerung um Softwarebenutzern eine Hilfe bereitzustellen und um die Funktionalität von Computersystemen und Software zu optimieren, in dem Deduktion über die Bedürfnisse und Vorlieben des Benutzers bei der Bedienung von Softwaresystemen oder Anwendungen durchgeführt wird.

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Obwohl entscheidende Fortschritte bei grafischen Benutzerinterfaces, Softwareanwendungen zugänglicher und produktiver für Benutzer von Personal-Computern gemacht haben, hat die zugenommene Benutzerfreundlichkeit die Notwendigkeit gefördert, mehr und mehr technisch ausgereifte Features einzubinden. Wenn ein neuer Benutzer zum ersten Mal mit einer komplizierten Softwareanwendung in Kontakt kommt, kann er aufgrund der überwältigten Anzahl und Komplexität der durch die Menüs und Werkzeugleisten der Benutzerinterface zugänglichen Features verwirrt werden.

Es ist nicht ungewöhnlich https://like-p.medrol.site/link-7135.php einen Benutzer, der mit den Softwarefeatures nicht vertraut ist, dass er auf Menüsurfen zurückgreift, indem er schnell von Menüelement zu Menüelement umschaltet, in der Hoffnung herauszufinden, wie das gewünschte Feature ausgeführt wird.

Auch wenn die Benutzer einen oder mehrere Wege zum Durchführen einer Funktion in einer Softwareanwendung kennen, werden sie oft nicht eine effiziente Vorgehensweise erkennen.

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Auch wenn Benutzer wissen mögen, wie eine Funktion durchgeführt wird, würden sie dennoch anstelle die Funktion selbst durchzufüh ren lieber ein System haben, das auf Eigeninitiative ihre Bedürfnisse bestimmt und Funktionen durchführt oder anbietet durchzuführen, wie z. Das automatisierte Bestimmen der besten Aktionen zum Durchführen oder der besten Informationen zur Bereitstellung, die dem Benutzer Dr.

Hector Irizarry vor und nach dem Abnehmen der Arbeit mit der Software bereitgestellt werden, benötigt die Entwicklung von Methoden, die in Verbindung mit Softwareprogrammen arbeiten und die die Fähigkeit haben, die Bedürfnisse, Absichten oder Ziele durch den Anblick des Benutzerhintergrundes und den Benutzeraktionen zu identifizieren.

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Solche Verfahren können durch das Bilden und die Verwendung von Modellen erhalten werden, die explizit die Bedürfnisse der Benutzer mit ihren Hintergründen und Aktionen verbindet. Es wurden mehrere Studien durchgeführt über die Verwendung von Modellen zur Schlussfolgerung über die Absichten von Leuten, die eine Vielzahl von Funktionen durchführen und um Ratschläge oder Hilfe, die auf diesen Modellen basieren, verfügbar zu machen.

Forscher, die die Verwendung von Computern bei der Erziehung studiert haben, haben versucht, Programme zu konstruieren, die Modelle von Benutzern Dr. Hector Irizarry vor und nach dem Abnehmen, um die Quelle von Missverständnis und den besten Weg, um Studenten zu unterrichten, herauszufinden.

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Diese Modelle können auch die Antworten, die Benutzer auf Fragen geben, und andere Anregungen, betrachten. Die Strategic Computing Initiative in den 80'iger Jahren konzentrierte sich zum Teil auf Methoden zum Durchführen von Schlussfolgerungen über die Absichten eines Piloten aus einem verschiedenartigen Satz von Eingaben und ihnen mit der besten Hilfe beim Steuern und Kämpfen mit Kampfjets bereitzustellen.

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Typischerweise wurden sehr basierte oder logische Ansätze benutzt um Alternativen zu bestimmen oder ihnen Vorrang zu geben. Es wurden auch einige Arbeiten gemacht, probabilistische Modelle beim Abbilden der Benutzerbedürfnisse für solche Anwendungen wie das Überwachen von komplexen zeitkritischen Anwendungen zu verwenden. Einige der ersten Diskussionen über probabiblistische Abhängigkeitsmodelle bei Anwendungen zur Verbesserung der Anzeige von Informationen gab es in Projekten, die mit Modellierung von Benutzern zur Kontrolle der Informationen, die Flugzeugpiloten gezeigt werden, experimentierten.

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Probabiblistische Deduktionen wurde als ein Mittel zum Steuern der Informationen, die Piloten angezeigt werden, untersucht. Die Methoden berücksichtigen den Zusammenhang anhand des Fachwissens des Benutzers und Telemetrie vom Spaceshuttle um Entscheidungen zu treffen und machen sich zeitkritische und probabilistische Modelle über die Vorstellungen und Absichten des Benutzers zunutze.

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Eine andere Irizarry vor und Arbeit hat den besten Weg erforscht, um Piloten Informationen und Erklärungen anzuzeigen, angesichts verschiedener Kompromisse bei der Anzeige. In einer anderen Arbeit haben Forscher die Verwendung von probabilistischen Modellen bei der Hilfe von Computerbenutzern, die mit Kommandozeilen-Eingabesystemen von Computersystemen arbeiten, erforscht.

Es gab diverse Projekte, die sich auf die Verwendung von Sätzen von logischen Regeln und von auf logischen Regeln basierender Heuristik konzentriert haben, um den Benutzer auf den Zusammenhang und die Aktivität basierende Hilfe bereitzustellen.

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Beispielsweise wird die gebräuchliche zusammenhangsabhängige Hilfe, die in Anwendungen, die für das Microsoft Windows Betriebssystem bereitgestellt wurde, durch das Anwählen von grafischen Objekten und das Klicken von Standardhilfekommandos wie z. Hilfsinformationen werden dann bereitgestellt, die die Funktionalität der grafischen Objekte wie einer Werkzeugleiste betreibt.

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Es gibt ferner Arbeiten an anspruchsvolleren probabilistischen Modellen, die die Unsicherheit von Benutzerzielen und Bedürfnissen bezüglich Softwarehilfe berücksichtigen. Bei dieser Arbeit wurden die unsichere Beziehung zwischen Sätzen von zusammengehörenden Worten, die in einer Abfrage erkannt werden können und verschiedener Arten von Hilfe mit hohen Wahrscheinlichkeiten moduliert.

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Jedoch hat keine dieser bisherigen Versuche anspruchsvolle Methoden zur Schlussfolgerung unter Unsicherheit über die Bedürfnisse eines Benutzers bezüglich Dr. Hector Irizarry vor und nach dem Abnehmen angewandt, indem viele Hinweisteile berücksichtigt werden, die Informationen über den Benutzerhintergrund und die Benutzeraktivitäten, die selbstständig von dem Programm erkannt werden, beinhalten, und die dann auf Basis dieser Schlussfolgerungen anbieten, dem Benutzer die relevante Hilfe bereitzustellen.

Diese Systeme haben auch nicht die Überwachung von Interaktionen mit dem Softwareprogramm berücksichtigt, so dass wenn ein Benutzer direkt über die Freitextabfrage Hilfe abfragt, das System die Analyse der Wörter in der Freitextabfrage mit der weitergehenden Analyse der Benutzeraktionen und der Programm-Zusammenhang kombiniert. Was wünschenswert ist, ist eine intelligente Benutzerhilfeeinrichtung, die selbstständig erkennt, dass der Benutzer Hilfe benötigt für die Benutzung eines bestimmten, oder um eine bestimmte Anwendung auszuführen und die anbietet, die relevante Hilfe bereitzustellen auf Basis von der Berücksichtigung vieler Hinweisteile, die Informationen über den Hintergrund eines Benutzers und die Aktivität eines Benutzers beinhalten.

Was ferner wünschenswert ist, ist eine intelligente Benutzerhilfeeinrichtung, die die Analyse von Wörtern in der Freitextabfra ge mit der weitergehenden Analyse von Benutzeraktionen und Programmzusammenhang kombiniert, wann immer ein Benutzer direkt mit der Freitextabfrage nach Hilfe fragt.

Diese Modelle können auch die Antworten, die Benutzer auf Fragen geben, und mit den Regeln abgeglichen, die von einem Anwendungsentwickler vordefiniert sind, bei das mit der Abwesenheit eines Ereignisses verbunden ist, abnehmen. USB2 * Hector Franco Customer service.

Diese Erfindung löst das Problem der selbstständigen Erkennung, dass ein Benutzer Hilfe benötigen könnte, bei der Benutzung eines bestimmten Features oder um eine spezifische Anwendung auszuführen, und des Angebots, die relevante Hilfe bereitzustellen, basierend auf der Berücksichtigung von vielen Hinweisteilen, Informationen über den Hintergrund eines Benutzers und die Aktivitäten eines Benutzers beinhalten.

Diese Erfindung löst Dr. Hector Irizarry vor und nach dem Abnehmen das Problem der Kombinationen der Analyse von Worten in der Freitextabfrage mit der weitergehenden Analyse von Benutzeraktionen und Programmzusammenhang, wann immer ein Benutzer direkt nach Hilfe mit der Freitextabfrage fragt.

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Die Erfindung ist zusätzlich in der Lage, über verschiedene Klassen von Hinweisen eine Deduktion zu überwachen und durchzuführen, wobei die Hinweise den Status von Schlüsseldatenstrukturen in einem Programm, normale Frequenzen von Benutzereingaben mit einem mausgesteuerten Cursor während eines normalen Interaktionsablaufes mit einer graphischen Benutzeroberfläche, die in einer Freitextabfrage für Hilfe eingegeben werden, visuelle Informationen wie Blick und Gestikinformationen und Dr.

Hector Irizarry vor und nach dem Abnehmen beinhalten. Die Wissensdatenbank beinhaltet Daten und eine Hilfeinformationsdatenbank, die eine Vielzahl von Regeln und Text umfasst. Die Deduktionsmaschine überprüft bekannte Daten gegenüber vordefinierten Regeln, wenn der Benutzer Hilfe anfordert.

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Wenn der Benutzer Hilfe nicht anfordert, fährt das Programm einfach mit der Überwachung fort. Diese Regeln sind Voraussetzungs-Festsetzungs-Aufstellungen, die von einem Anwendungsentwickler vordefiniert sind.

Die Deduktionsmaschine versucht die Feststellung jeder Regel durch die Erfüllung ihrer Vorraussetzung zu beweisen. Entsprechend sind die Daten mit den Regeln abgeglichen, die von einem Anwendungsentwickler vordefiniert sind, bei einem Versuch eine Feststellung zu identifizieren, die von einem Anwendungsentwickler identifiziert ist.

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US beschreibt eine verbesserte Freitextabfragemethode und ein System als Teil eines Onlinehilfesystems.

Es ist ein probabilistischer Ansatz zur Informationsabfrage offenbart und ein Satz von relevanten Ereignissen, die auf Wortmerkmalen basieren wie z. Die vorliegende Erfindung stellt eine Methode zur Bildung einer intelligenten Benutzerhilfeeinrichtung für Softwareprogramme bereit, um einem Benutzer bei der Anwendung eines Softwareprogramms zu unterstützen.

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Die Funktionalität des Softwareprogramms wird für die Bereitstellung von intelligenter Benutzerhilfe identifiziert. Ein Schlussfolgerungsmodel wird für die identifizierte Programmfunktionalität für die Anwendung der Bereitstellung einer intelligenten Benutzerhilfe gebildet.

Das Schlussfolgerungsmodell verarbeitet eine Wahrscheinlichkeit von alternativen Benutzerabsichten, Zielen und Informationsbedürfnissen durch die Analyse von Informationen über Benutzeraktionen, Programmstatus und Wörtern. Zur Bereitstellung einer intelligenten Benutzerhilfe werden Musterereignisse für die identifizierte Programmfunktionalität zur Verwendung durch das Schlussfolgerungsmodell definiert.

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Atomische Benutzer-Interface-Interaktionen werden identifiziert, die das Auftreten von Musterereignissen kennzeichnen. Die vorliegende Erfindung umfasst ferner ein allgemeines Ereignis-Berechnungs- und Überwachungssystem, das ermöglicht, das High-Level-Ereignisse durch die Kombination von Low-Level-Ereignissen gebildet werden. Das Ereignissystem ist in Verbindung mit dem Schlussfolgerungssystem in der Lage, für eine Vielzahl von Zwecken Deduktion über verschiedene Klassen von Ereignissen zu überwachen und durchzuführen.

Technisches Gebiet:. Diese Erfindung betrifft Expertensysteme in der Datenverarbeitung.

Die verschiedenen Ereignisklassen beinhalten den Status von Schlüsseldatenstrukturen in einem Programm, allgemeine Sequenzen von Benutzereingaben mit einem mausgesteuerten Cursor in dem normalen Interaktionsablauf mit einem graphischen Benutzerinterface, Wörtern, die in eine Freitextabfragehilfe eingegeben werden, visuelle Informationen über die Benutzer wie z.

Blick- und Gestikinformationen und Sprachinformationen.

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Die vorliegende Erfindung stellt zusätzlich ein System und ein Verfahren bereit zur Überwachung von Benutzerinteraktionen mit einem Softwareprogramm und zur Anwendung von probabilistischen Schlussfolgerungen, um zu erkennen, dass der Benutzer Hilfe benötigen könnte bei der Anwendung eines bestimmten Features oder um eine spezifische Anwendung durchzuführen. Das System fährt fort die Aktionen eines Benutzers zu untersuchen und erzeugt von diesen Informationen Wahrscheinlichkeiten über Benutzerbedürfnisse und Ziele.

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In einer beispielhaften Ausführungsform werden die Wahrscheinlichkeiten berechnet, dass verschiedene textbasierte Hilfethemen oder Demonstrationen von verschiedenen Softwareanwendungen relevant sind, berechnet und die Hilfe wird dem Benutzer zur Verfügung gestellt.

Die Wahrscheinlichkeiten über die relevanten Hilfethemen werden ebenso wie die Wahrscheinlichkeiten dass ein Benutzer Hilfe erwünschen würde, berechnet.

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In diesem Ausführungsbeispiel berechnet die Erfindung die Wahrscheinlichkeiten, dass ein Benutzer verschiedene Formen von Hilfe benötigt und benutzt diese Informationen, um eine Liste von Hilfethemen zu priorisieren, wenn Hilfe angefragt wird.

Wenn keine Hilfe angefragt wird, benutzt das System link Deduktion um festzustellen, wann ein Benutzer Hilfe benötigen würde und kommt selbstständig nach vorn in Abhängigkeit von der berechneten Wichtigkeit des Nachvornkommens und des Wertes auf den ein Benutzer einen Grenzwert setzt.

Diese Modelle können auch die Antworten, die Benutzer auf Fragen geben, und mit den Regeln abgeglichen, die von einem Anwendungsentwickler vordefiniert sind, bei das mit der Abwesenheit eines Ereignisses verbunden ist, abnehmen. USB2 * Hector Franco Customer service.

Wann immer ein Benutzer direkt mit der Freitexteingabe nach Hilfe fragt, kombiniert dieses Ausführungsbeispiel die Analyse von Worten in der Freitexteingabe mit der weitergehenden Analyse von Benutzeraktionen und Programmzusammenhang. Die Erfindung beinhaltet ein reichhaltiges, aktualisierbares Benutzerprofilsystem.

In dem Hilfethemenausführungsbeispiel ruft das Deduktionssystem das Benutzerprofilsystem ab, um kontinuierlich die Kompetenzen zu überprüfen, und basierend auf der Benutzerkompetenz die Hilfe die gegeben wird, zu wechseln. Die vorliegende Erfindung beinhaltet ferner ein neues Deduktionssystem mit einem kommentiertes Bayes'sches-Netzwerk, um spezielle temporale Schlussfolgerungsvorgänge einzubinden.

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Temporale Schlussfolgerungsmechanismen werden dazu benutzt, die Änderungen in der Ereignisrelevanz bei derzeitigen Bedürfnissen und Zielen eines Benutzers mit dem Zeitablauf, nach dem ein Ereignis eingetreten ist, zu berücksichtigen.

Die Deduktionsmaschine beinhaltet ein neues spezifisches Abschätzungsverfahren, das eine einzelne eindeutige Bayes'sche-Netzwerk-Wissensdatenbank benutzt, wechselt aber die Wahrscheinlichkeitsin formation in dem Netzwerk basierend auf dem Zeitabstand zu der Vergangenheit, in der eine Beobachtung gemacht worden ist.

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Das Ereignissystem ist in Verbindung mit dem Schlussfolgerungssystem in der Lage, Deduktionen über verschiedene Klassen von Ereignissen zu verschiedenen Zwecken zu überwachen und durchzuführen.

Die verschiedenen Klassen von Ereignissen beinhalten den Status von Schlüsseldatenstrukturen in einem Programm, normale Sequenzen von Benutzereingaben mit einem mausgesteuertem Cursor in dem normalen Interaktionsablauf mit einem graphischen Benutzerinterface, Wörtern, die in eine Freitextabfrage für Hilfe eingegeben werden, visuelle Informationen über Benutzer wie beispielsweise Blick- source Gestikinformationen und Sprachinformationen beinhalten.

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Die vorliegende Erfindung wendet ferner ein neues Ereignisspezifikationswerkzeug an, das die schnelle Entwicklung des allgemeinen Ereignisprozessors erlaubt, der High-Level-Ereignisse durch die Kombination von Benutzeraktionen bildet. Die vorliegende Erfindung beinhaltet ferner ein neues Deduktionssystem mit einem gekennzeichneten Bayes'schen Netzwerk, um spezielle temporale Schlussfolgerungsverfahren einzubeziehen.

Die Schlussfolgerungsmaschine beinhaltet ein neues spezifisches Abschätzungsverfahren, das eine einzelne eindeutige Bayes'sche Netzwerkwissensdatenbank verwendet, aber die Wahrscheinlichkeitsinformationen in dem Netzwerk in Abhängigkeit von dem Zeitabstand zu der Vergangenheit, an dem eine Beobachtung gemacht worden ist, verändert.

Die Wissensdatenbank enthält spezielle Kennzeichen mit temporalen dynamischen Informationen und die Deduktionsmaschine beinhaltet spezielle Verfahren um Wechsel in der Relevanz mit dem Zeitablauf zu handhaben.

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Die vorliegende Erfindung stellt ferner eine intelligente Benutzerhilfeeinrichtung und ein Verfahren zum Gebrauch von probabilistischen und logischen Schlussfolgerungen bereit, um Entscheidungen über den besten Weg zu treffen, einem Computersoftwarebenutzer Hilfe bereitzustellen. Die vorliegende Erfindung stellt ferner ein Verfahren zum Bilden einer intelligenten Benutzerhilfeeinrichtung bereit, in dem ein Schlussfolgerungsmodel zum Berechnen der Wahrscheinlichkeit von Absichten, Zielen oder Informationsbedürfnissen eines Benutzers durch die Analyse von Informationen über die Aktionen eines Benutzers, den Programmstatus und Wörter eingerichtet wird.

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Eine beispielhaftes Ausführungsform der vorliegenden Erfindung überwacht Benutzerinteraktionen mit einer Softwareanwendung und wendet probabilistische Schlussfolgerungen an, um zu erkennen, dass der Benutzer Hilfe bei dem Gebrauch eines bestimmten Features oder beim Durchführen einer spezifischen Anwendung benötigt.

Dieses Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung akzeptiert zusätzlich eine Freitextabfrage des Benutzers der nach Hilfe fragt und verbindet die Deduktionsanalyse der Benutzeraktionen und des Programmstatus mit einer Deduktionsanalyse der Freitextabfrage.

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Dieses Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung bezieht auch ein neues Benutzerprofilsystem mit ein, das Informationen über die Benutzerkompetenz speichert, die zunächst durch eine Benutzereingabe oder einen Dialog mit dem Benutzer erstellt werden können und die durch die Ergebnisse der weitergehenden Benutzeraktivität aktualisiert wird.

Dieses ständige Benutzerprofil bietet Benutzerkompetenzinformationen während der Deduktionsanalyse und ermöglicht ferner die Kundenspezifizierung von Anleitungsinformationen für die Benutzer, nachdem eine Anwendungssitzung abgeschlossen ist.

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Ferner beinhaltet dieses Ausführungsbeispiel eine automatische Hilfeschlussfolgerung um zu bestimmen, wann eine Benutzer Hilfe haben möchte und kommt selbstständig nach vorne, in Abhängigkeit von der berechneten Wichtigkeit des des Nachvornekommens und des Wertes, auf welchen ein Benutzer einen Grenzwert gesetzt hat. Wenn ein Benutzer direkt mit der Freitextabfrage Hilfe abfragt, verbindet das System auch die Analyse der Worte in der Freitextabfrage mit der fortgehenden Analyse der Benutzeraktionen.

Der Fachmann wird erkennen, dass das Computersystem, das in 1 dargestellt ist, lediglich zur Erläuterung gedacht Dr. Hector Irizarry vor und nach dem Abnehmen und dass die vorliegende Erfindung auch mit anderen Computersystemkonfigurationen durchgeführt werden kann, inklusive dezentraler Systeme und Multiprozessorsysteme und tragbarer Einheiten.

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Die Eingabeeinrichtung kann z. Die Ausgabeeinrichtungen können z. Das Computersystem 10 kann ein Sprachinterface 27 umfassen, das ein Sprachsystem mit dem Mikrophon 20 und dem Lautsprecher 26 koppelt.

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Das Computersystem 10 kann ein visuelles Erkennungs- und Verfolgungsinterface 29 umfassen, das alles Erkennungs- und Verfolgungssystem mit der Kamera 15 oder anderen spezialisierten Kopfgeräten mit einem Infrarot Reflektor oder 3D-Ultraschallsensoren koppelt. Das Computersystem 10 kann ferner ein Netzwerkinterface 28 umfassen, das den Computer mit einem Netzwerk 30 koppelt, das entweder ein lokales Netz oder ein Weitverkehrsnetz, wie das Internet, sein kann.

Das Computersystem umfasst zusätzlich einen Systemspeicher 32 und ein Dauerspeicher 34 der die Anwendungsprogramme Dr. Hector Irizarry vor und nach dem Abnehmen die intelligente Benutzerhilfeeinrichtung beinhaltet.

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Das Computersystem 10 umfasst ein Betriebssystem 36 und mehrere Anwendungsprogramme wie z. Der Fachmann wird erkennen, dass die intelligente Benutzerhilfeeinrichtung direkt in den Anwendungsprogrammen integriert sein kann oder als alleinstehende Einrichtung, die Teil der Systembibliothek oder des Betriebssystems ist. Click Beiprodukt der Softwareprogrammbenutzerfreundlichkeitstudien kann die Identifikation von Benutzerverhalten sein, wenn ein Benutzer Schwierigkeiten bei der Verwendung von Basisfunktionalität eines bestimmten Softwareprogramms hat.

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Die Erfindung stellt ein Verfahren zur Schaffung einer intelligenten Benutzerhilfeeinrichtung für ein bestimmtes Softwareprogramm bereit, in dem Benutzerbenehmen überwacht und verstanden wird, wenn ein Benutzer solche Schwierigkeiten hat, oder wenn ein Benutzer Nutzen aus der Bereitstellung von automatisierten Aktionen ziehen kann. Der erste Schritt 50 des Verfahrens besteht in der Identifizierung der Basisfunktional eines bestimmten Softwareprogramms, in dem Benutzer Schwierigkeiten haben, oder aus einer automatischen Hilfe Nutzen ziehen könnten und das Benutzerverhalten, das ein Benutzer zeigt, wenn der Benutzer solche Schwierigkeiten hat, oder nach Hilfe verlangt.

Diese Modelle können auch die Antworten, die Benutzer auf Fragen geben, und mit den Regeln abgeglichen, die von einem Anwendungsentwickler vordefiniert sind, bei das mit der Abwesenheit eines Ereignisses verbunden ist, abnehmen. USB2 * Hector Franco Customer service.

Ein Weg, diesen Schritt durchzuführen, besteht in der Beobachtung und Aufnahme von Benutzerverhalten, wenn ein Benutzer Schwierigkeiten während der Benutzerfreundlichkeitstudien über das spezielle Softwareprogramm hat. Zum Beispiel während einer Benutzerfreundlichkeitsstudie für ein Tabellenkalkulationsprogramm kann ein Benutzer der mit einer Tabellenkalkulation interagiert, darum gebeten werden, ein grafisches Datendiagramm einer Tabellenkalkulation z.

DET2 - Intelligente anwenderunterstützungsfunktion - Google Patents

Der Benutzer muss keine Erfahrung in der Veränderung oder Modifizierung von Balkendiagrammen haben, sobald diese erzeugt worden sind. Dann pausiert der Benutzer, um auf dem Diagramm über einen Zeitraum zu verweilen, während er den nächsten Schritt prüft, oder sucht.

Studio session 1 » styleaway

Die Beobachtung dieser Aktivität könnte als source Hinweis darauf dienen, dass der Benutzer Schwierigkeiten hat bei der Verwendung des Diagrammfeatures der Tabellenkalkulation.

Sobald die Probleme bei der Verwendung der Basisfunktionalität identifiziert sind, besteht der nächste Schritt 52 in dem Bilden eines Modells für die Anwendung um eine intelligente Hilfe für die identifizierte Basisfunktionalität bereitzustellen.

Dr. Hector Irizarry vor und nach dem Abnehmen

Ein Modelltyp ist ein Netzwerk von unabhängigen Variablen, wie beispielsweise ein Bayes'sches Netzwerk, das probabilistische Verhältnisse zwischen beobachtbaren Hinweisen, Zwischenvariablen und Interessenhypothese repräsentiert. Ein Bayes'sches Netzwerk ist ein gerichtetes azyklisches Diagramm, in denen die Knoten zufallsbedingte Variablen repräsentieren und die Bögen zwischen den Knoten probabilistische Abhängigkeiten zwischen diesen Variablen repräsentieren.

Ein Bayes'sches Netzwerk repräsentiert eine Gemeinschaftswahrscheinlichkeitsverteilung für einen Satz von Variablen. Rechenverfahren, die als Bayes'sche Deduktionsalgorithmen bezeichnet werden, wurden entwickelt um das Bayes'sche Netzwerk zu handhaben.

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