Project Plan pc ダウンロード- Windows バージョン10/8/7 ()

Looking for:

Microsoft Project | Download Project | Microsoft Office.‎「Project Planning Pro」をApp Storeで

Click here to Download

Enjoy access to millions of ebooks, audiobooks, magazines, and more from Scribd. Alternatively, one or more of the techniques described herein may be fully implemented in device without the need for network and cloud or fully implemented in cloud The six data items are 1 description of the corresponding task “pick up Chloe” , 2 time to complete the task “5 pm today” , and 3. iPad Requires iPadOS レッスンから Technology Applications for Scheduling Dareen Salama, of the STV Group, discusses the technology applications used for scheduling.


Microsoft project 2013 display critical path free download


Learners will discover the key project scheduling techniques and procedures including; how to create a network diagram, how to define the importance of the critical path in a project network, and defining project activities float. Also covered are the fundamentals of Bar Charts, Precedence Diagrams, Activity on Arrow, PERT, Range Estimating, and linear project operations and the line of balance. Schedule, Linear Scheduling Method, Program Evaluation And Review Technique PERT , Critical Path Method.

It was excellent an platform for e-learning and i free courses are tailored in an excellent manner where one can feel that students are not taken for a ride because it covers in a big way. Excellent course with details. The Instructors are well equiped and has a lot of experience on the Industry. The only problem that i see is they didn’t share the reading materials and ppt. Dareen Salama, of the STV Group, discusses the technology applications used for scheduling. Dareen provides an overview of the applications used for scheduling development, schedule analysis, sharing and collaboration and visualization.

Primavera P6 Overview. Construction Scheduling. Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star. このコース ビデオの字幕. 学習するスキル Schedule, Linear Scheduling Method, Program Evaluation And Review Technique PERT , Critical Path Method. レビュー Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star.

GV 年9月10日 Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star. T 年4月11日 Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star Filled Star. レッスンから Technology Applications for Scheduling Dareen Salama, of the STV Group, discusses the technology applications used for scheduling.

The task manager may be implemented by software, may be implemented by hardware, or may be implemented by any combination of software and hardware. デバイス110は、情報を他のデバイスと共有するための通信技術(例えば、無線技術)を含む。デバイス110は、様々な統合ユーザインタフェース部を含むことができ、又はデバイスの1つ以上の通信ポート又はデータリンクを通じてユーザインタフェース部に結合されうる。ユーザインタフェース部の非限定的な例は、音声入力部(例えば、マイク)と、物理入力部(例えば、キーボード、マウス、トラックボール、回転ダイアル又はホイール、タッチパッド又はタッチスクリーン)と、動きセンサ(例えば、加速度計、磁力計又はジャイロスコープ)とを含む。これらのユーザインタフェース部の何れも、有線又は無線の通信技術を用いてユーザ入力を与えるためにデバイス110と通信する外部ユニットとして実装されうる。有線通信技術の例は、ユニバーサルシリアルバス(USB)インタフェース、ファイヤワイヤインタフェースなどを含む。無線通信技術の例は、Bluetooth(登録商標)、WiFi(登録商標)、WiMax(登録商標)、赤外線を含む。これらのユーザインタフェース部を通じて、デバイス110はユーザから物理入力又は音声入力を受信できる。 Device includes communication technology eg, wireless technology for sharing information with other devices.

The device may include various integrated user interface units or may be coupled to the user interface unit through one or more communication ports or data links of the device. Non-limiting examples of user interfaces include voice inputs eg microphones , physical inputs eg keyboards, mice, trackballs, rotating dials or wheels, touchpads or touch screens , and motion sensors eg, touchscreens.

For example, an accelerometer, a magnetic field meter or a gyroscope. Any of these user interface units can be implemented as an external unit that communicates with the device to provide user input using wired or wireless communication technology. Examples of wired communication technologies include universal serial bus USB interfaces, Firewire interfaces, and the like.

Through these user interface units, the device can receive physical input or voice input from the user. デバイス110は、視覚情報及びオーディオ情報をユーザに提示するための1つ以上の出力部を含む。出力部の非限定的な例は、視覚データを表示するためのディスプレイ部及びオーディオを再生するためのスピーカを含む。 The device includes one or more output units for presenting visual and audio information to the user. Non-limiting examples of output units include a display unit for displaying visual data and a speaker for reproducing audio.

クラウド130は1つ以上の計算デバイスによって実装される。クラウド130は、NLP(自然言語処理)サービス132及び1つ以上の他のサービス134A〜Nのような複数のサービスをホスティングする。NLPサービス132は、ユーザが何を言おうとしているかを理解するために、ユーザが話しうる実世界の物の1つ以上のモデルを用いる。例えば、NLPサービス132は、モデル及びコンテキストに基づいて、ユーザが「彼」、「そこ」又は「あれ」のような用語を用いる場合にユーザが何を言及している可能性があるかを判定できる。NLPサービス132がどのように動作しうるかの例は、上記で参照される米国特許出願第12/987,982号に記載される。 The cloud is implemented by one or more computing devices.

Cloud hosts multiple services such as NLP Natural Language Processing service and one or more other services A-N. The NLP service uses one or more models of real-world objects that the user can speak to understand what the user is trying to say. For example, NLP service determines what the user may be referring to when using terms such as “he,” “there,” or “that,” based on the model and context.

it can. An example of how NLP Service can work is described in US Patent Application No. NLPサービス132は、1つ以上の他のサービス134A〜N及び場合によってはクラウド130でホスティングされない他のサービスと通信し、これらによって実行される動作を開始するために多数のAPIを採用してもよい。例えば、「今夜の午後7時にサンノゼのマルベージャに2名予約する」というユーザコマンドを反映する、デバイスから送信された音声データに応じて、NLPサービス132は、午後7時にこのレストランで2名の予約の作成を開始するためにマルベージャ・レストランにより提供されるオンライン予約サービスにAPIコールを行う。よって、NLPサービス132は、デバイス110のユーザが手動でテキストデータを入力し、多数のアプリケーションとやり取りすることを必要とせずに、多くの操作が自動的に実行されることを可能にする。 The NLP service may communicate with one or more other services A-N and possibly other services not hosted in the cloud and employ a large number of APIs to initiate the operations performed by them.

For example, the NLP service reserves two people at this restaurant at pm, depending on the audio data sent by the device, which reflects the user command “Reserve two people at Marveja in San Jose tonight at pm”. Make an API call to the online booking service provided by Marveja Restaurant to begin the creation of.

Thus, the NLP service allows the user of the device to manually enter text data and automatically perform many operations without having to interact with a large number of applications. デバイス110とクラウド130でホスティングされるサービスとの間の通信は、ネットワーク120を介して可能にされる。ネットワーク120は、様々な計算デバイス間のデータ交換を提供する任意の媒体又はメカニズムによって実装されうる。このようなネットワークの例は、限定なしに、ローカルエリアネットワーク(LAN)、ワイドエリアネットワーク(WAN)、イーサネット(登録商標)又はインターネット、又は1つ以上の地上波、衛星又は無線リンクを含む。ネットワークは、記載されたもののようなネットワークの組合せを含んでもよい。限定なしに、ネットワークは、伝送制御プロトコル(TCP)、ユーザデータグラムプロトコル(UDP)及び/又はインターネットプロトコル(IP)に従ってデータを送信してもよい。 Communication between the device and the service hosted in the cloud is enabled via the network The network can be implemented by any medium or mechanism that provides data exchange between various computing devices.

Examples of such networks include, without limitation, local area networks LANs , wide area networks WANs , Ethernet registered trademarks or the Internet, or one or more terrestrial, satellite or wireless links. The network may include a combination of networks such as those described.

以下の記載は、デバイス110とクラウド130との両方が、タスク項目の生成、タスク項目の編成、タスク項目の通知の引き起こし及びタスク項目の消費に関与する多数の例を含む。この代わりに、本明細書で記載される技術のうちの1つ以上は、(ネットワーク120及びクラウド130を不要にして)完全にデバイス110に実装されてもよいし、完全にクラウド130に実装されてもよいし、デバイス110とクラウド130との何らかの組合せを用いて実装されてもよい。 The following description includes a number of examples in which both the device and the cloud are involved in task item generation, task item organization, task item notification triggering, and task item consumption.

Alternatively, one or more of the techniques described herein may be fully implemented in device without the need for network and cloud or fully implemented in cloud It may be implemented using some combination of the device and the cloud タスク項目の処理 タスク項目は、デバイス110で作成されてもよいし、デバイス110で受信された入力に基づいてクラウド130で作成されてもよい。図示していないが、タスク項目はデバイス110に格納されてもよいし、クラウド130に格納されてもよいし、両方に同期されてもよい。タスク項目がクラウド130に格納されるならば、タスクマネージャ112は、例えばユーザからの入力に応じて、又は1つ以上のタスク項目に関連した1つ以上のトリガー基準が満たされることに応じて、タスク項目を読み出してもよい。 Processing task items Task items may be created on the device or may be created on the cloud based on the input received on the device Although not shown, task items may be stored in device , in cloud , or synchronized to both.

If the task item is stored in the cloud , the task manager will respond, for example, in response to input from the user, or in response to one or more trigger criteria associated with one or more task items being met.

You may read the task item. タスク項目がクラウド130で作成され格納されるシナリオでは、タスクマネージャ112は、主に、タスクに関する情報を表示する1つ以上のユーザインタフェースの集合でありうる。よって、クラウド130のタスクサービス(不図示)は、タスク項目を維持し、トリガーイベントが生じた際に通知を引き起こすことに責任を有しうる。 In a scenario where task items are created and stored in the cloud , the task manager can be primarily a collection of one or more user interfaces that display information about the task.

Therefore, the task service not shown of the cloud may be responsible for maintaining task items and triggering notifications when a trigger event occurs. これに代えて、タスクマネージャ112は、デバイス110で託す項目を作成して格納する。このシナリオでは、タスクマネージャ112は、タスク項目を維持し、トリガーイベントが生じた際に通知を生成することに完全に責任を有してもよい。このシナリオの1つの利点は、デバイス110がクラウド130でホスティングされているサービスと通信できない「オフライン」モードでデバイス110が動作中であってもよいことである。 Instead, the task manager creates and stores the items entrusted to the device In this scenario, Task Manager may be entirely responsible for maintaining task items and generating notifications when a trigger event occurs.

One advantage of this scenario is that the device may be operating in an “offline” mode in which the device cannot communicate with services hosted in the cloud さらに、このシナリオでは、デバイス110はNLPサービス132のようなサービスを含んでもよく、このようなサービスはタスクマネージャ112の一部であってもよいし、タスクマネージャ112とは別個に実行されてもよい。このようなサービスは、ユーザが迅速かつ容易にタスクを作成することを可能にする対話式のインタフェースとして機能する。このようなサービスは、サービスを実行させるための入力をデバイス110のユーザが提供することを必要とせずに、バックグラウンドで連続して実行されているプロセスによって実装されてもよい。よって、デバイス110が始動(又は再始動)する場合はいつも、サービスが自動的に始動される。 Further, in this scenario, device may include services such as NLP service , which may be part of task manager or may be executed separately from task manager Such services act as an interactive interface that allows users to create tasks quickly and easily.

Such a service may be implemented by a process running continuously in the background without requiring the user of device to provide input to run the service.

Therefore, whenever the device is started or restarted , the service is automatically started. これに代えて、タスク項目を作成するために必要な情報は、(すなわち、クラウド130でホスティングされる)NLPサービス132によって識別されてもよい。デバイス110は、バックグラウンドで連続して実行され、ユーザからの入力(例えば、音声又はテキスト)を識別し、ネットワーク130を通じて入力をNLPサービス132に送信するユーザ入力インタフェースを含みうる。NLPサービス132が入力におけるタスクの詳細を識別すると、NLPサービス132はタスク情報(例えば、タスクの記述及びタスクを完了すべき時刻)を、(a)ネットワーク120を通じてタスクマネージャ112に送信し、タスクマネージャ112が当該情報に基づいてタスク項目を作成して格納してもよいし、(b)当該情報に基づいてタスク項目を作成するためにクラウド130のタスクサービスへ送信してもよい。 Alternatively, the information needed to create the task item may be identified by the NLP service ie, hosted in cloud The device may include a user input interface that runs continuously in the background, identifies inputs from the user eg, voice or text , and sends the inputs to the NLP service over the network When the NLP service identifies the task details in the input, the NLP service sends task information eg, task description and time to complete the task to the task manager through a network to the task manager.

本明細書で与えられる例の大半は、NLPサービス132がデバイス110から入力データを受信し、当該入力データに反映された(タスクに関する)詳細を識別し、これらの詳細をタスクマネージャ112に提供することを伴う。しかし、本発明の実施形態はこのシナリオに限定されない。このような例は、これに代えて、デバイス110だけを伴ってもよいし、デバイス110が単に入力・表示デバイスとして伴い、クラウド130のNLPサービス132及びタスクサービスが主な機能を提供してもよい。 In most of the examples given herein, the NLP service receives input data from the device , identifies the details with respect to the task reflected in the input data, and provides these details to the task manager Accompanied by that.

However, embodiments of the present invention are not limited to this scenario. I. コンテキストに基づくタスク項目の生成 本発明の実施形態によれば、タスク項目は入力と当該入力のコンテキストとに基づいて生成される。入力の「コンテキスト」は、デバイス110で(ユーザからの、タスク項目の生成を開始した入力に関して)現在又は直近に表示又は処理されたデータを指す。よって、コンテキストデータはユーザからの入力に反映されていない。例えば、デバイス110のユーザは以下の音声入力、すなわち「私が自宅に着いたらプロジェクトに関する電子メールを彼に送る」を与えてもよい。「彼」が誰を指すのかが当該入力だけでは明確でないので、「彼」という名詞は曖昧である。しかし、音声入力のコンテキストは、デバイス110がジャック・バウアーという名前の人からの電子メールを現在表示しており(又は、ついさっきまで表示しており)、当該電子メールが「バニー」という名前のプロジェクトに関する状況更新の要求を含むことでありうる。音声入力及びコンテキストに基づいて、タスクマネージャ112(又はクラウド130のタスクサービス)は、「バニー・プロジェクトに関する電子メールをジャック・バウアーに送る」という記述を含み、デバイス110のトリガー基準がユーザの自宅の地理的位置又はそこに近い地理的位置であることを含むタクス項目を作成する。デバイス110がユーザの自宅に又はその近くにある場合に、タスクマネージャ112は、タスク項目からの記述を含む通知をデバイス110において表示させる。 I.

Generation of Context-Based Task Items According to embodiments of the present invention, task items are generated based on an input and the context of that input. An input “context” refers to the data currently or most recently displayed or processed on device with respect to the input from the user that has initiated the generation of task items.

Therefore, the context data is not reflected in the input from the user. For example, the user of device may give the following voice input: “send him an email about the project when I get home”. The noun “he” is ambiguous because it is not clear from the input alone who “he” refers to. However, in the context of voice input, the device is currently displaying or has just been an email from a person named Jack Bauer, and the email is named “Bunny”.

It can include a request for status updates regarding the project. Based on voice input and context, Task Manager or the task service in Cloud includes the statement “Send an email about the bunny project to Jack Bauer” and the trigger criteria for device is at the user’s home. Create a tax item that includes being a geographical location or a geographical location close to it.

When the device is at or near the user’s home, the task manager causes the device to display a notification containing a description from the task item. 図2は、本発明の実施形態に従うユーザ入力のコンテキストに基づいてタスク項目を生成するためのプロセス200を示すフロー図である。ステップ210で、タスクについての1つ以上の第1属性を明確に特定する入力がユーザから受信される。入力はテキスト入力であってもよいし、音声入力であってもよい。テキスト入力は、デバイス110のユーザがデバイス110の物理キーを押すことからのものであってもよいし、グラフィカルキーボードを含むデバイス110のタッチスクリーンを押すことからのものであってもよい。これに加えて又はこれに代えて、デバイス110は、デバイス110が音声データに変換する音声入力をユーザから受信するマイクを含む。デバイス110は、(音声データであろうがテキストデータであろうが)入力データをNLPサービス132に送信してもよく、NLPサービス132は当該入力データを分析して、タスクについての1つ以上の第1属性を識別する。その代わりに、上述したように、デバイス110は、当該入力データを分析してタスクについての1つ以上の第1属性を識別する機能を含んでもよい。(本明細書の例の多くは自然言語処理に言及するが、自然言語処理は必須ではない。) FIG.

At step , an input is received from the user that explicitly identifies one or more first attributes for the task. The input may be text input or voice input. The text input may be from the user of the device pressing a physical key on the device or from pressing the touch screen of the device including a graphical keyboard. In addition to or instead of this, the device includes a microphone that receives from the user an audio input that the device converts into audio data.

The device may transmit input data whether voice data or text data to the NLP service , which analyzes the input data to one or more of the tasks. Identify the first attribute. Alternatively, as described above, the device may include the ability to analyze the input data to identify one or more first attributes for the task.

Many of the examples herein refer to natural language processing, but natural language processing is not required. ステップ220で、入力データに基づいてタスクについてタスク項目が生成される。ステップ230で、入力とは別個のものであるコンテキストデータに基づいてタスクについての1つ以上の第2属性が判定される。ステップ230はステップ220の後に生じるものとして示されるが、ステップ230はステップ220の前に生じてもよい。 At step , a task item is generated for the task based on the input data.

At step , one or more second attributes for the task are determined based on contextual data that is separate from the input. Although step is shown as occurring after step , step may occur before step ステップ240で、1つ以上の第1属性及び1つ以上の第2属性がタスク項目に関連して格納される。 In step , one or more first attributes and one or more second attributes are stored in relation to the task item.

プロセス200のステップは、1つ以上のデバイスによって実行されてもよい。例えば、ステップ210の入力は、タスク項目を生成するためのデバイス110で処理されてもよい。このシナリオでは、タスクマネージャ112(又はデバイス110で実行されている別のプロセス)は、タスクについて、入力で識別されない1つ以上の第2属性を判定するために入力に関連したコンテキストデータを識別する。その後、タスクマネージャ112は、タスク項目において、又はタスク項目に関連して、1つ以上の第2属性を格納する。 The steps of process may be performed by one or more devices.

For example, the input in step may be processed by the device for generating task items. In this scenario, task manager or another process running on device identifies contextual data associated with the input to determine one or more secondary attributes that are not identified in the input for the task. The task manager then stores one or more second attributes in or in relation to the task item.

これに代えて、別のシナリオでは、デバイス110は、ネットワーク120を通じてユーザ入力をNLPサービス132へ送信する。NLPサービス132は、タスクについて、入力で識別されない1つ以上の第2属性を決定するために入力に関連するコンテキストデータを入力として受け付ける。コンテキストデータは、(ステップ220で)タスク項目の生成を開始する入力の前に、NLPサービス132に送信されていてもよい。NLPサービス132は、1つ以上の第2属性をタスクマネージャ112(又はクラウド130のタスクサービス)へ送信する。タスクマネージャ112は、新たに生成されたタスク項目において、又はこれに関連して、1つ以上の第2属性を格納する。 Instead, in another scenario, device sends user input to NLP service through network The NLP service accepts context data related to an input as input to determine one or more second attributes that are not identified in the input for the task.

The contextual data may have been sent to the NLP service prior to the input in step to start generating the task item. The NLP service transmits one or more second attributes to the task manager or the task service of the cloud The task manager stores one or more second attributes in or in connection with the newly generated task item.

マネージャ112と通信するようにNLPサービス132に合図するために所定の単語又はフレーズが用いられてもよい。例えば、「私にリマインドしてほしいのは、…」や「私がする必要があるのは、…」で始まるユーザコマンドは、タスクマネージャ112と通信すると判定するためにNLPサービス132によって用いられる。これらのユーザコマンドのうちの1つを検出したことに応じて、NLPサービス132は、(デバイス110からの)入力データと、場合によっては位置、時刻、記述及び/又は動作のような所定のタイプのタスク詳細についてのコンテキストデータとを分析する。その後、NLPサービス132は、タスクマネージャ112と通信すると判定し、通信(群)の一部としてタスク詳細をタスクマネージャ112へ送信する。 A predetermined word or phrase may be used to signal the NLP service to communicate with the manager For example, user commands beginning with “I want you to remind me Analyze with contextual data about the task details of.

After that, the NLP service determines that it communicates with the task manager , and transmits the task details to the task manager as a part of the communication group. コンテキストデータのソース タスク項目の生成を開始するユーザ入力に関連したコンテキストデータは、多くのソースのうちの1つから由来してもよい。コンテキストデータの非限定的な例は、デバイス110に表示されている又は表示されていたデータ(「表示データ」)と、デバイス110に格納されている又はデバイス110に関連するデータ(「個人データ」)と、デバイス110によって処理されている又は処理されていたデータ(「処理データ」)と、デバイス110のユーザにより以前に与えられたデータ(「入力データ」)と、デバイス110の位置を示すデータ(「位置データ」)とを含む。 Source of Contextual Data The contextual data associated with the user input that initiates the generation of the task item may come from one of many sources.

以下は、表示データ、すなわちデバイス110に表示されている又は表示されていたデータの例である。デバイス110は、地図の特定の位置に関連したマーカを含む地図を表示する。その後、デバイス110のユーザは、地図が表示されている間又は地図が表示されなくなった直後に、「私は本日の5時までにそこに行く必要がある。」と言う。NLPサービス132(又はデバイス110の音声分析器)は、音声データを反映する音声データを分析する。NLPサービス132は、デバイス110に現在表示されているデータを分析して、「そこ」がどこを指すかを判定する。NLPサービス132は、マーカ及び関連した位置を識別し、「そこ」を当該位置に置き換える。NLPサービス132は、本日午後5時をタスクの完了時刻として示し、特定された位置をタスクの位置として示すタスクデータをタスクマネージャ112へ送信する。タスクマネージャ112は、タスクデータに基づいてタスク項目を生成する。 The following is an example of display data, that is, data displayed or displayed on the device The device displays a map that includes markers associated with a particular location on the map.

The user of device then says, “I need to be there by 5 o’clock today” while the map is displayed or shortly after the map disappears. The NLP service or the voice analyzer of the device analyzes voice data that reflects the voice data.

The NLP service analyzes the data currently displayed on the device to determine where “there” refers. The NLP service identifies the marker and the associated location and replaces “there” with that location. The NLP service transmits task data indicating today 5 pm as the task completion time and the specified position as the task position to the task manager The task manager generates task items based on the task data.

表示データの別の例として、デバイス110は、特定の送信者からのものであり、件名を含む電子メールを表示する。その後、デバイス110のユーザは、「私はこの件に関して彼に2時間後に電子メールを送る必要がある。」と言う。デバイス110は、この入力を反映する音声データと、表示されている画像とをNLPサービス132へ送信する。これに応答して、NLPサービス132は、電子メールの送信者の電子メールアドレスと、電子メールの件名とを識別する。NLPサービス132は、現在時刻から2時間後の時刻をタスクの完了時間として示すタスクデータをタスクマネージャ112へ送信する。 As another example of display data, device is from a particular sender and displays an email containing a subject.

The user of device then says, “I need to email him two hours later on this matter. In response, the NLP service identifies the email address of the sender of the email and the subject of the email. The NLP service transmits the task data indicating the time two hours after the current time as the task completion time to the task manager 以下は、個人データ、すなわちデバイス110に格納されているか、デバイス110に関連するデータの例である。デバイス110のユーザは、「私は明日の正午12:00にレイチェルとランチをする。」と言う。デバイス110は、この入力を反映する音声データをNLPサービス132へ送信し、NLPサービス132は音声データの「レイチェル」を識別する。NLPサービス132は、(デバイス110又はクラウド130に格納された)連絡先データすなわち「アドレス帳」で「レイチェル」を調べ、レイチェルの苗字がグッドウィンであることを判定する。その後、NLPサービス132は、「レイチェル・グッドウィン」を、タスクについて生成されるタスク項目に関連付けさせる。デバイス110に格納されることに加えて又はこれに代えて、個人データはクラウド130、すなわちデバイス110のリモートに格納されてもよい。 The following is an example of personal data, i.

A user of device says, “I will have lunch with Rachel at noon tomorrow. The NLP service looks up “Rachel” in the contact data stored in device or cloud or “address book” and determines that Rachel’s surname is Goodwin. The NLP service then associates “Rachel Goodwin” with the task items generated for the task.

In addition to or instead of being stored in device , personal data may be stored remotely in cloud , i. device 以下は、処理データ、すなわちデバイス110によって直近に処理されたデータの例である。例えば、デバイス110のユーザは、友人と通信するために電話としてデバイス110を使用した。デバイス110は、ユーザが誰と直近に話したかの記録をつける。通話が終了した後、ユーザは「30分後に彼女にかけなおすことを私にリマインドしてください。」と言う。NLPサービス132は、音声入力を分析することに追加して、誰がデバイス110と直近に電話通話(例えば、最新の5件の電話通話)を確立したかを示すデータを分析する。NLPサービス132は、デバイス110と最も直近に確立された電話通話の電話番号を判定する。その後、NLPサービス132は、コンテキストデータに基づいて、電話番号が特定の人に関連していると判定する。NLPサービス132は、通話のタスクと、現在時刻から30分後の時刻であるタスクの完了時刻と、特定の人の名前と、場合によっては特定の人の電話番号とを示すタスクデータをタスクマネージャ112へ送信する。タスクマネージャ112は、タスク項目に基づいてタスク項目を生成する。 The following is an example of processed data, i.

For example, a user of device used device as a telephone to communicate with a friend. The device keeps a record of who the user most recently spoke to. After the call ends, the user says, “Remind me to call her back in 30 minutes. The NLP service determines the telephone number of the most recently established telephone call with the device The NLP service then determines that the telephone number is associated with a particular person based on the contextual data.

The NLP service manages task data indicating a call task, a task completion time that is 30 minutes after the current time, a specific person’s name, and in some cases, a specific person’s telephone number. Send to The task manager generates a task item based on the task item. 以下は、入力データ、すなわちデバイス110のユーザによって直近に(例えば、最新の5分間に)与えられたデータの例である。ユーザからの入力はテキスト入力であってもよいし、音声入力であってもよい。デバイス110又はNLPサービス132は、直近に入力された入力の記録をつけ、現在の入力に反映された所定の用語の識別を判定するために当該入力を使用してもよい。例えば、デバイス110のユーザは、「今晩7時にそこで彼と会うことを私にリマインドしてください。」と言う。NLPサービス132は、当該音声入力を反映する音声データを受信し、「彼」及び「そこ」という用語を識別する。「彼」が誰であり、「そこ」がどこであるかは明確でないが、NLPサービス132は、ユーザから直近に受信された入力にアクセスする。このような直近に受信した入力は、(人の名前として識別される)「ジョージ・リード」という名前と、(場所として識別される)「スターバックス」という名前とを反映する。これに応じて、NLPサービス132は、「ジョージ・リードとスターバックスで会う」ことであり、時刻が当日の午後7時であるタスクを生成させる。 The following is an example of input data, i.

The input from the user may be text input or voice input. The device or NLP service may keep a record of the most recently input input and use that input to determine the identification of a given term reflected in the current input. For example, a user of device says, “Remind me to meet him there at 7 o’clock tonight.

Although it is not clear who “he” is and where “there” is, NLP service accesses the input most recently received from the user. Such most recently received input reflects the name “George Reed” identified as a person’s name and the name “Starbucks” identified as a location. In response, NLP Service is to “meet George Reed at Starbucks” and generate a task whose time is pm on the day. 以下は、位置データ、すなわち現在のものであろうと、過去のものであろうと、デバイス110の位置を示すデータの例である。デバイス110のユーザは、「来週の火曜日にここでランチのためにジュリアンと会うことを私にリマインドしてください。」と言う。デバイス110は、この入力を反映する音声データをNLPサービス132へ送信する。NLPサービス132は「ここ」という用語を識別し、これに応じてデバイス110が現在どこに位置しているかを判定する。現在位置は、多数の方法で判定されうる。例えば、デバイス110は、緯度座標・経度座標のような地理的位置をNLPサービス132に提供してもよい。その後、NLPサービス132は、座標に基づいて、これら座標に位置する場所又は施設の名前を判定してもよい。NLPサービス132は、示された日付にランチのためにジュリアンと会うタスクについてのタスク項目に、場所又は施設の名前を関連付けさせる。 The following is an example of location data, i.

A user of device says, “Remind me to meet Julian here for lunch next Tuesday. The NLP service identifies the term “here” and accordingly determines where the device is currently located. The current position can be determined in a number of ways.

For example, device may provide geographic location, such as latitude and longitude coordinates, to NLP service The NLP service may then determine the name of the location or facility located at these coordinates based on the coordinates.

The NLP service associates the name of the location or facility with the task item for the task of meeting Julian for lunch on the indicated date. これに代えて、ユーザは「私は、私が先週の木曜日の正午にいたのと同じ場所で明日ジョシュ・ピーターズに会う必要がある。」と言う。デバイス110は、この入力を反映する音声データをNLPサービス132へ送信する。NLPサービスは、「私が先週の木曜日の正午にいたのと同じ場所で」というフレーズを識別し、これに応じてデバイス110が先週の木曜日の正午に位置していた場所を判定する。NLPサービス132は(クラウド130に格納された、又はデバイス110に格納されNLPサービス132に送信された)位置履歴データにアクセスし、先週の木曜日の正午にデバイス110が位置していた場所を判定する。位置履歴は場所の名前を示してもよいし、地理的座標で構成されてもよい。地理的座標であるならば、NLPサービス132は、これらの座標に位置している場所又は施設の名前を判定する。NLPサービス132は、示された日付にジョシュ・ピーターズに会うタスクについてのタスク項目に対してこの名前を関連付けさせる。 Instead, the user says, “I need to meet Josh Peters tomorrow at the same place I was at noon last Thursday.

The NLP service identifies the phrase “at the same place I was at noon last Thursday” and accordingly determines where the device was located at noon last Thursday. The NLP service accesses location history data stored in the cloud or stored in the device and transmitted to the NLP service to determine where the device was located at noon last Thursday.

The location history may indicate the name of the place or may be composed of geographical coordinates. If it is in geographic coordinates, the NLP service determines the name of the location or facility located at these coordinates. NLP Service associates this name with a task item for a task that meets Josh Peters on the indicated date.

デバイス110に関して生じるイベントはまた、タスク項目を作成するために用いられうる。このようなイベントは、表示データ、提示データ及び処理データのような上述のコンテキストデータの1つ以上のカテゴリ(又はタイプ)に含まれうる。例えば、デバイス110は、着呼を検出し、呼又は発信者に関する電話番号又は他の識別情報をデバイス110の画面に表示させることによって、呼をユーザに通知する。この情報に加えて、表示は3つの選択可能なオプション、すなわち「応答する」と、「無視する」と、「後でかけなおす」とを含んでもよい。ユーザが「後でかけなおす」を選択したならば、発信者と、場合によっては呼の時刻及び/又は発信者に電話をかける時刻とを識別するタスク項目が作成される。また、タスク項目は、「電話予定」のタイプのタスクとして自動的に分類されてもよい。 Events that occur for device can also be used to create task items.

Such events may be included in one or more categories or types of the contextual data described above, such as display data, presentation data and processing data. For example, the device notifies the user of the call by detecting the incoming call and displaying a telephone number or other identifying information about the call or caller on the screen of the device In addition to this information, the display may include three selectable options: “respond”, “ignore”, and “call back later”.

Task items may also be automatically categorized as “call appointment” type tasks. タスク項目の生成に関する本明細書の例の多くは、タスクに関する詳細を含む音声入力又はテキスト入力をユーザが与えることを含む。タスク項目がどのように生成されうるかに関する別の非限定的な例は、デバイス110の画面に表示されているテキストをユーザが選択(又はハイライト)することである。選択されたテキストはコンテキストデータであるとみなされる。テキストが選択された後に、ユーザに1つ以上のオプションが提示されてもよく、そのうちの1つは「リマインド」オプションであり、このオプションは選択された場合に、タスク項目を生成させる。タスクマネージャ112は、選択されたテキストに反映された情報に基づいてタスク項目を生成する。タスク項目の詳細はまた、タスクの通知を引き起こす時刻又はイベントのような他のコンテキストデータから判定されてもよい。 Many of the examples herein for generating task items include giving the user voice or text input containing details about the task.

Another non-limiting example of how task items can be generated is for the user to select or highlight the text displayed on the screen of device The selected text is considered to be contextual data. After the text is selected, the user may be presented with one or more options, one of which is the “Remind” option, which causes a task item to be generated when selected. The task manager generates task items based on the information reflected in the selected text.

The details of the task item may also be determined from other contextual data such as the time or event that triggers the notification of the task. 仮想ダイアログ 一部の状況では、NLPサービス132は、デバイス110から受信された入力と、当該入力に関連したコンテキストとに基づいてタスクに関する1つ以上の詳細を判定することができない。よって、ある実施形態では、NLPサービス132は、1つ以上の詳細を判定するために、デバイス110のユーザに更なる入力を促す。1つ以上の詳細は、タスクの記述、タスクの位置、(存在するならば)リマインダの位置又はタスクの時刻のようなタスク項目の任意の属性に関しうる。 Virtual Dialog In some situations, the NLP service may not be able to determine one or more details about a task based on the input received from device and the context associated with that input.

Thus, in certain embodiments, the NLP service prompts the user of device for further input in order to determine one or more details. One or more details may relate to any attribute of the task item, such as task description, task location, reminder location if any , or task time. 例えば、NLPサービス132は、「7時にスティーブに電話することを私にリマインドしてください。」というユーザコマンドを反映する音声データをデバイス110から受信する。NLPサービス132は、スティーブという名を含む、ユーザの多数の連絡先に関する情報(例えば、アドレス帳)にアクセスできてもよい。さらに、複数のスティーブの連絡先のどれに電話するかの曖昧さを解消するために用いることができるものはアドレス帳に何もない。したがって、NLPサービス132は、デバイス110によって表示(又は可聴に再生)される以下のメッセージ、「スティーブ・アンダーソンですか?スティーブ・ハンソンですか?スティーブ・ジョブズですか?」をデバイス110へ送信する。その後、ユーザは3つのスティーブの連絡先のうちの1つを示す音声入力又はテキスト入力をデバイス110に与える。これに応じて、デバイス110は、ネットワーク120を通じて、対応する音声データ又はテキストデータをNLPサービス132へ送信する。 For example, the NLP service receives voice data from the device that reflects the user command “Please remind me to call Steve at 7 o’clock.

In addition, there is nothing in the address book that can be used to disambiguate which of Steve’s contacts to call. Therefore, the NLP service sends the following message, “Steve Anderson? Steve Hanson? Steve Jobs? The user then gives the device a voice or text input indicating one of the three Steve’s contacts. In response, the device transmits the corresponding voice or text data to the NLP service over the network 別の例として、NLPサービス132は、「私はホールフーズでパンを手に入れる必要がある。」というユーザのコマンドを反映する音声データをデバイス110から受信する。これに応じて、NLPサービス132は、(a)デバイス110の現在位置又は(b)ユーザの自宅に一番近いホールフーズ店の検索を実行する。デバイス110の現在位置の近く及びユーザの自宅の近くに複数のホールフーズ店が存在するかもしれない。従って、NLPサービス132は、デバイス110によって表示される以下のメッセージ、「どのホールフーズですか?アルマデン通り?チェスターエクスプレスウェイ?グリーン通り?」をデバイス110へ送信する。その後、ユーザは、3つのホールフーズ店のうちの1つを示す音声入力又はテキスト入力をデバイス110に与える。これに応じて、デバイス110は、ネットワーク120を通じて、対応する音声データ又はテキストデータをNLPサービス132へ送信する。 As another example, the NLP service receives voice data from the device that reflects the user’s command, “I need to get bread at Whole Foods.

There may be multiple Whole Foods stores near the current location of device and near the user’s home. Therefore, the NLP service transmits the following message displayed by the device , “Which Whole Foods? Almaden Street? Chester Expressway? Green Street? The user then provides the device with voice or text input indicating one of the three Whole Foods stores.

別の例として、NLPサービス132は、「8時までにジェリーにテキスト送信することを私にリマインドしてください。」というユーザのコマンドを反映する音声データをデバイス110から受信する。これに応じて、NLPサービス132は、当該音声データと当該入力のコンテキストとに基づいて、ユーザの連絡先リスト(又はアドレス帳)に示されるようにジェリーがジェリー・ウォールであると判定する。しかし、ユーザがSMSメッセージをジェリーに送信する時刻が午前8時を意図しているのか午後8時を意図しているのかが不明確である。従って、NLPサービス132は、デバイス110で表示される以下のメッセージ、「ジェリー・ウォールに午前8時と午後8時とのどちらにテキスト送信したいですか?」をデバイス110へ送信する。その後、ユーザは、2つの時刻のうちの1つを選択する音声入力又はテキスト入力をデバイス110に与える。これに応じて、デバイス110は、ネットワーク120を通じて、対応する音声データ又はテキストデータをNLPサービス132へ送信する。 As another example, the NLP service receives voice data from the device that reflects the user’s command, “Please remind me to send text to Jerry by 8 o’clock.

However, it is unclear whether the time when the user sends an SMS message to Jerry is intended to be am or pm. Therefore, the NLP service transmits the following message displayed on the device , “Which do you want to send text to the jelly wall at am or pm?

The user then gives the device a voice or text input to select one of the two times. タスク項目の自動分類 ある実施形態では、NLPサービス132は、デバイス110のユーザからの入力に基づいて、タスク項目が関連付ける1つ以上のカテゴリを判定する。1つ以上のカテゴリは、事実上無制限でありうる多くの異なるカテゴリのうちの1つでありうる。タスク項目が関連付けられうるカテゴリの非限定的な例は、購入するもの、休暇中に行うこと、職場で行うこと、運転中に行うことを含む。各カテゴリは、サブカテゴリに関連しうる。例えば、「購入カテゴリ」は、食料品店で購入する項目を示す食料品カテゴリと、購入する書籍を示す書籍カテゴリと、購入する楽曲を示す音楽カテゴリとに分割されうる。 Automatic Classification of Task Items In one embodiment, the NLP service determines one or more categories associated with a task item based on input from the user of device One or more categories can be one of many different categories that can be virtually unlimited.

Non-limiting examples of categories to which task items can be associated include what to buy, what to do on vacation, what to do at work, what to do while driving.

Each category can be associated with a subcategory. For example, the “purchase category” can be divided into a grocery category indicating an item to be purchased at a grocery store, a book category indicating a book to be purchased, and a music category indicating a music to be purchased.

例えば、ユーザは以下の音声入力、「牛乳を買うことを私にリマインドしてください。」をデバイス110に与えてもよい。デバイス110は、当該入力を反映する音声データをNLPサービス132へ送信する。NLPサービス132は、タスク項目が作成されるべきであり、「牛乳を買う」が当該タスク項目に関連した記述であるべきであることを判定する。NLPサービス132はまた、牛乳が食料品項目であり、タスク項目が食料品カテゴリ及び/又は購入カテゴリに関連付けられるべきであることを判定してもよい。よって、NLPサービス132は、(NLPサービス132、クラウド130のタスクサービス又はタスクマネージャ112の何れで作成されたものであっても、)タスク項目が関連すべき1つ以上のカテゴリを示すカテゴリデータをタスクマネージャ112へ送信してもよい。 For example, the user may give the device the following voice input, “Remind me to buy milk.

The NLP service determines that a task item should be created and that “buying milk” should be a description related to the task item. Thus, the NLP service provides category data whether created by the NLP service , the task service of the cloud , or the task manager that indicates one or more categories to which the task item should be associated.

It may be sent to the task manager 以下に記載されるように、各タスク項目に関連した1つ以上のカテゴリは、同一のカテゴリが属するタクス項目を編成し、同一のカテゴリのタスク項目をデバイス110で表示するために用いられうる。これにより、デバイス110のユーザが、完了時刻、作成時刻、(後述される)トリガータイプ、位置、タイプ(例えば、リマインダタスク対非リマインダタスク)又は他の基準によることに加えて又はこれに代えて、カテゴリ別にタスク項目を閲覧することが可能になる。 As described below, one or more categories associated with each task item can be used to organize tax items to which the same category belongs and to display task items of the same category on the device This allows the user of device to in addition to or in lieu of completion time, creation time, trigger type discussed below , position, type eg, reminder task vs.

non-reminder task or other criteria. II. タスク項目の通知の引き起こし 上述のように、タスク項目は、満たされた場合にデバイス110のユーザに対して通知を提示させるか、他の何らかの動作を実行させる1つ以上のトリガー基準(又は、トリガー)に関連付けられてもよい。タスク項目の1つ以上のトリガー基準が満たされる場合に、通知(又は他の動作)が「引き起こされる」。トリガー基準の非限定的な例は、時刻、位置、相対移動時間、コンテキストトリガー、外因性トリガーを含み、これらのそれぞれは以下により詳細に説明される。 II. Triggering a Task Item Notification As described above, a task item is one or more trigger criteria or triggers that, when satisfied, cause the user of device to present a notification or perform some other action.

May be associated with. A notification or other action is “triggered” when one or more trigger criteria for a task item are met. Non-limiting examples of trigger criteria include time, position, relative travel time, context triggers, exogenous triggers, each of which is described in more detail below. 時刻トリガー 時刻トリガーの時刻は、絶対時刻、相対時刻、反復時刻又は象徴的締め切りでありうる。絶対時刻の例は、太平洋標準時刻の2011年6月6日午前9時である。相対時刻の例は、「パトリオッツ対ジェッツのフットボールの試合の10分前」である。反復時刻の例は、「毎週木曜日の午前10時」である。象徴的締め切りの例は、「営業日の終わり」である。 Time Trigger The time of a time trigger can be absolute time, relative time, recurring time or symbolic deadline.

An example of absolute time is am Pacific Standard Time, June 6, An example of relative time is “10 minutes before a Patriots vs. Jets football game”. An example of a repeat time is “every Thursday at 10 am”.

An example of a symbolic deadline is “end of business day”. 位置トリガー 本発明の実施形態によれば、デバイス110の位置は、タスク項目に関連したトリガー基準である。このようなトリガー基準は、本明細書で「位置トリガー」と呼ばれる。デバイス110の位置は、多くの方法のうちの1つで判定されてもよい。例えば、デバイス110の位置は、WiFi位置決定、セル位置決定及び/又はGPS(全地球測位システム)位置決定に基づいて自動的に判定されてもよい。デバイス110は、クラウド130のサービスからの入力を用いて自身の現在位置を判定してもよいし、これを用いないで判定してもよい。 Position Trigger According to an embodiment of the present invention, the position of the device is a trigger reference associated with the task item.

Such trigger criteria are referred to herein as “position triggers”. The position of the device may be determined by one of many methods. The device may determine its own current position using the input from the service of the cloud , or may determine without using it.

ある実施形態では、ユーザは、所定の地理的位置に関連付けられているラベルを示す入力を与えてもよい。例えば、デバイス110のユーザは、以下の文、「私は自宅にいる。」又は「私はホールフーズにいる。」を話してもよい。その後、NLPサービス132は、「自宅」という単語又は「ホールフーズ」というフレーズを、上述の3つの位置決定方法のうちの1つに基づいて判定されたデバイス110の現在位置に関連付けてもよい。この単語と位置との関連付けは、「自宅」又は「ホールフーズ」がどこに位置しているかを判定するために後で利用されうる。 In certain embodiments, the user may provide input indicating a label associated with a given geographic location. For example, a user of device may speak the following sentence, “I am at home” or “I am at Whole Foods. This word-position association can be used later to determine where “home” or “Whole Foods” is located.

位置トリガーは、特定の地理的位置又はエリアに関連しなくてもよい。その代わりに、位置トリガーは、特定の地理的位置又はエリアに制限されない場所に関連してもよい。例えば、タスク項目の位置トリガーは「道路上」又は「運転中」であってもよい。デバイス110(又はデバイス110で実行されているプロセス)は、デバイス110の現在位置が高速道路又は別の混雑中の道路上であることを判定する。よって、デバイス110が移動している速さに関係なく、又はユーザが移動中であることを示す別のデバイスとデバイス110がペアをなすかどうかに関わらず、この判定が行われる。この判定に基づいて、タスクマネージャ112は、1つ以上のタスク項目を分析して、「道路上」又は「運転中」という位置トリガーに何らかのタスク項目が関連しているかを判定する。 Location triggers do not have to be associated with a particular geographic location or area.

Instead, the location trigger may relate to a location that is not restricted to a particular geographic location or area. For example, the position trigger of the task item may be “on the road” or “driving”. The device or the process running on the device determines that the current location of the device is on a highway or another busy road. Thus, this determination is made regardless of the speed at which the device is moving, or whether the device is paired with another device that indicates that the user is moving.

Based on this determination, the task manager analyzes one or more task items to determine if any task item is associated with the “on the road” or “driving” position trigger.

別の例として、タスク項目の位置トリガーは、ユーザの車であってもよい。具体的に、ユーザは、以下の音声コマンド、「運転中に私に母に電話することを私にリマインドしてください。」を与えていてもよい。NLPサービス132は当該コマンドを反映する音声データを分析し、「運転中」がユーザの車を指すことを決定する。ユーザの車は、デバイス110がユーザの車と通信することを可能にするBluetooth対応コンポーネントを有してもよい。デバイス110がユーザの車内のBluetooth対応コンポーネントにより伝播されるBluetooth信号の範囲内に入ると、デバイス110は、デバイス110がユーザの車内に(又は少なくともその近くに)位置していると判定する。この判定に応じて、タスクマネージャ112は、タスク項目の位置トリガーを引き起こす。タスクマネージャ112は、母に電話することをユーザに知らせるリマインダメッセージをデバイス110に表示させる。その後、ユーザは、デバイス110で実行されている電話アプリケーションに、ユーザの母に関連した電話番号への電話を開始させるシングルタップ又は音声応答を与えてもよい。 As another example, the task item position trigger may be the user’s car.

Specifically, the user may give the following voice command, “Remind me to call my mother while driving. The user’s vehicle may have a Bluetooth-enabled component that allows the device to communicate with the user’s vehicle.

When the device falls within the range of the Bluetooth signal propagated by the Bluetooth-enabled component in the user’s vehicle, the device determines that the device is located in or at least near the user’s vehicle. In response to this determination, the task manager triggers a position trigger for the task item.

The task manager causes the device to display a reminder message notifying the user to call the mother. The user may then give the telephone application running on device a single tap or voice response to initiate a call to the telephone number associated with the user’s mother.

別のBluetooth対応デバイスとの接続(すなわち「ペアリング」)を確立することは、デバイス110の位置を決定するために用いられうるペアリングの一例であるが、他のタイプのペアリングも可能である。例えば、デバイス110は、夕方及び朝の時間中に、所定のネットワークデータを検出してもよい。ネットワークデータは、デバイス110が接続してもよい1つ以上のネットワークを示す。ネットワークデータは、1つ以上のネットワークの名前又は1つ以上のルータのMACアドレスを含みうる。その後、デバイス110は、当該ネットワークデータが検出された場合はいつも、デバイス110がユーザの自宅にいるとみなされると判定してもよい。よって、ペアリングはデバイス110とルータのような別のデバイスとの間の接続の確立を必要とするので、実際のペアリングは要求されない。別の例として、デバイス110は、電車、地下鉄又はバスのWiFi信号を検出してもよい。WiFi信号は、WiFi信号に対応する交通手段のタイプを示してもよい。よって、デバイス110は、WiFi信号に基づいて、自身の位置が「電車内」、「地下鉄内」又は「バス内」であることを検出してもよい。タスク項目のトリガー条件がこれらの位置のうちの1つ以上を示すならば、当該タスク項目に関連した動作が引き起こされうる。さらに、このような「輸送指向の」位置はまた、「乗車中」又は「移動中」のような(以下に詳細に後述される)特定のコンテキストに関連しているとみなされてもよい。よって、タスクマネージャ112によるこのようなコンテンツの検出は、所定のタスク項目に関連した動作を実行させてもよい。 Establishing a connection ie, “pairing” with another Bluetooth-enabled device is an example of pairing that can be used to locate the device , but other types of pairing are also possible.

is there. For example, device may detect predetermined network data during evening and morning hours. The network data indicates one or more networks to which the device may connect. The network data may include the name of one or more networks or the MAC address of one or more routers.

The device may then determine that the device is considered to be at the user’s home whenever the network data is detected.

Therefore, pairing requires the establishment of a connection between device and another device, such as a router, and does not require actual pairing. As another example, device may detect WiFi signals on trains, subways or buses.

The WiFi signal may indicate the type of mode of transportation corresponding to the WiFi signal. Therefore, the device may detect that its position is “in the train”, “in the subway”, or “in the bus” based on the WiFi signal. If the trigger condition of a task item indicates one or more of these positions, the action associated with that task item can be triggered.

In addition, such “transport-oriented” positions may also be considered to be relevant to a particular context discussed in detail below , such as “on board” or “on the move.

位置トリガーの上述の例は、「私がYに到着した場合にXを行うことを私にリマインドしてください。」というユーザ入力に見られるような「到着トリガー」に分類されうる。別のタイプの位置トリガーは、「出発トリガー」であり、この例は、「私が職場を出る場合にXを行うことを私にリマインドしてください。」又は「私がここを出る場合に…」というユーザコマンドに見られる。ある実施形態では、出発トリガーのシナリオで、特定の出発トリガーが「発せられる(fire)」前に、現在位置及び出発位置からの最小距離が必要となる。このような最小距離は、誤った開始が存在する場合の対応する動作の実行を回避するのに役立ちうる。 The above example of a position trigger can be categorized as an “arrival trigger” as seen in the user input “Please remind me to do an X when I arrive at Y”.

Another type of position trigger is the “departure trigger”, an example of which is “remind me to do an X when I leave the office” or “when I leave here In certain embodiments, in a departure trigger scenario, the current position and the minimum distance from the departure position are required before a particular departure trigger is “fired”. Such a minimum distance can help avoid performing the corresponding action in the presence of a false start. さらに、位置トリガーは、タスク項目の動作を引き起こす複数の条件のうちの1つであってもよい。複数の条件を含むユーザコマンドの例は、「私が自宅に着くのと午後8時とのうちの遅い方にXを行うことを私にリマインドしてください。」、「午後8時と私が出るのとのうちの早い方にXを行うことを私にリマインドしてください。」、「午後8時と私が運転中であるとのうちの早い方にXを行うことを私にリマインドしてください。」を含む。 Further, the position trigger may be one of a plurality of conditions that trigger the operation of the task item.

Examples of user commands that include multiple conditions are “Remind me to do an X later than I get home and 8 pm. 移動時間トリガー ある実施形態では、デバイス110のユーザに通知を提供するために、デバイス110の位置とタスク項目に関連した時刻とが用いられる。よって、時刻がタスク項目に関連した1つ以上のトリガー基準の1つであってもよいが、デバイス110の位置は、少なくとも明示的に、そうでなくてもよい。 Travel Time Trigger In some embodiments, the location of the device and the time associated with the task item are used to provide notification to the user of the device Thus, the time may be one of the one or more trigger criteria associated with the task item, but the location of the device may, at least explicitly, not.

図3は本発明の実施形態に従うタスクについてスケジュールされた時刻の前にユーザにリマインダを提供する時刻を決定するためのプロセス300を説明するフロー図である。プロセス300は、デバイス110又はクラウド130で実行されている1つ以上のプロセスによって実行されうる。しかし、説明を簡単にするために、プロセス300のすべてのステップはタスクマネージャ112によって実行される。 FIG. Process can be executed by one or more processes running on device or cloud However, for simplicity of explanation, all steps of process are performed by task manager ステップ310で、タスクマネージャ112はデバイス110の現在位置を判定する。ステップ320で、タスクマネージャ112は、タスク項目に関連した(又はこれによって識別される)目的地の位置(又は「目的位置」)を判定する。ステップ320で、2つの位置の間の距離に基づいて、タスクマネージャ112は、「移動時間」、すなわちデバイス110のユーザが目的位置へ移動するのにかかるだろう時間を判定する。ステップ330で、タスクマネージャ112は、「差分時間」、すなわち現在時刻と、タスク項目に関連した時刻トリガー基準との間の差分を判定する。ステップ340で、移動時間が差分時間と同じか近いならば、タスクマネージャ112はユーザに通知を提供する。この通知は、目的地への移動をユーザが開始するためのリマインダ(ユーザがその準備をまだしていない場合)として機能する。 In step , the task manager determines the current position of the device At step , the task manager determines the location or “destination location” of the destination associated with or identified by the task item.

In step , based on the distance between the two positions, the task manager determines the “travel time”, i. At step , task manager determines the “difference time”, that is, the difference between the current time and the time trigger criteria associated with the task item.

In step , if the travel time is equal to or close to the difference time, the task manager provides the user with a notification. This notification acts as a reminder if the user has not yet prepared for it to initiate the move to the destination. 例えば、タスク項目は、特定のレストランで午後2時にスーと会うためのリマインダについてのものであってもよい。タスクマネージャ112は、デバイス110の位置と、特定のレストランの位置とを判定する。特定のレストランの位置は、例えばインターネット検索を開始し、デバイス110の位置から最も近い同じ名前のレストランを識別することによって判定されうる。これに代えて、特定のレストランの住所が既にタスク項目に関連して格納されていてもよい。デバイス110の位置と特定のレストランとの間の距離に基づいて、タスクマネージャ112は、デバイス110のユーザが特定のレストランへ移動するのにどれくらいの時間がかかるか(すなわち、「移動時間」)を判定する。移動時間が現在時刻と時刻トリガー(すなわち、午後2時)との間の差分と同じか近い(例えば、10分以内)場合に、タスクマネージャ112は、特定のレストランに午後2時に到着するためにはユーザがすぐに出なければならないことを示すメッセージをデバイス110に表示させる。 For example, the task item may be about a reminder to meet Sue at 2 pm at a particular restaurant.

The task manager determines the location of the device and the location of a particular restaurant. The location of a particular restaurant can be determined, for example, by initiating an internet search and identifying the closest restaurant of the same name from the location of device Alternatively, the address of a particular restaurant may already be stored in relation to the task item.

Based on the location of the device and the distance between the particular restaurant, Task Manager determines how long it will take for the user of the device to travel to the particular restaurant ie, “travel time”.

If the travel time is equal to or close to eg, within 10 minutes the difference between the current time and the time trigger ie, 2 pm , Task Manager will arrive at a particular restaurant at 2 pm. Causes the device to display a message indicating that the user must leave immediately.

ある実施形態では、目的地へ向かう時刻は、デバイス110の現在位置に基づいて変わる。例えば、デバイス110の現在位置が位置Aであり、目的地が位置Bである場合に、タスクマネージャ112は、スケジュールされたタスクの時刻の50分前にユーザが移動を開始すべきであると判定する。しかし、デバイス110の現在位置がいまや位置Cであることを検出したことに応じて、タスクマネージャ112は、スケジュールされたタスクの時刻の20分前にユーザが移動を開始すべきであると判定する。例えば、デバイス110のユーザは一日の始めに自宅にいてもよく、タスクマネージャ112は、ユーザの自宅から夕方の夕食イベントの位置までの移動に50分かかると判定する。その日のうち後の時刻に、デバイス110のユーザは、夕食イベントの位置に、より近い職場に移動する。デバイス110が異なる位置にあることに応じて、タスクマネージャ112は、ユーザの職場から夕食イベントの位置までの移動に20分かかることを判定する。 In some embodiments, the time to the destination varies based on the current position of the device For example, if the current position of the device is position A and the destination is position B, task manager determines that the user should start moving 50 minutes before the time of the scheduled task.

To do. However, in response to detecting that the current position of device is now position C, task manager determines that the user should start moving 20 minutes before the time of the scheduled task. For example, the user of device may be at home at the beginning of the day, and task manager determines that it takes 50 minutes to move from the user’s home to the location of the evening supper event.

At a later time of the day, the user of device moves to work closer to the location of the supper event. Depending on the location of the device , the task manager determines that it takes 20 minutes to move from the user’s workplace to the location of the supper event. ある実施形態では、目的地へ向かう時刻は、現在の交通情報に基づいて変わる。例えば、午後2:30に、タスクマネージャ112は、デバイス110のユーザがレストランへ向かうべき時刻が午後5:00であると判定する。しかし、ユーザがレストランへ到着するのに利用する高速道路の自動車事故に起因して、交通がかなり低速になる。タスクマネージャ112は、午後3:30に、ユーザがレストランへ向かうべき時刻が午後4:00であると判定する。 In some embodiments, the time to the destination changes based on current traffic information.

For example, at pm, task manager determines that the time when the user of device should head to the restaurant is pm. However, traffic slows considerably due to a car accident on the highway that users use to reach restaurants. The task manager determines at pm that the time the user should head to the restaurant is pm. 図4は、本発明の実施形態に従う移動リマインダのビュー400である。ビュー400はデバイス110により表示される。ビュー400の移動リマインダは6つのデータ項目を含む。6つのデータ項目は、(1)対応するタスクの記述410(「クロエを迎えにいく」)と、(2)タスクを完了すべき時刻420(「本日午後5:00」)と、(3)デバイス110のユーザが目的地への移動を開始すべき時刻にする動作430と、(4)目的地に間に合うように到着するためにユーザが移動を開始すべき時刻をユーザがリマインドされたいことを示すリマインダ時刻440と、(5)目的地に間に合うように到着するためにユーザが移動を開始すべき時刻を示す開始時刻450と、(6)目的地の名前及び目的地の住所を示す位置460とを含む。デバイス110が表示する別の移動リマインダは、より多くのデータ項目又はより少ないデータ項目を含んでもよい。 FIG.

View is displayed by device The move reminder of view contains six data items. The six data items are 1 description of the corresponding task “pick up Chloe” , 2 time to complete the task “5 pm today” , and 3.

Action to set the time when the user of the device should start moving to the destination, and 4 the user wants to be reminded of the time when the user should start moving to arrive in time for the destination. Reminder time to indicate, 5 start time to indicate the time when the user should start moving to arrive in time for the destination, and 6 position to indicate the name of the destination and the address of the destination.

And include. Another mobile reminder displayed by device may contain more or fewer data items. 動作430に関連した動作は、(移動リマインダの最上部に示される)現在時刻が開始時刻450によって示される時刻に等しいとタスクマネージャ112が判定したことに応じて引き起こされても(すなわち実行されても)よい。説明される例では、動作430は、タスクマネージャ112が開始時刻450に地図を生成させデバイス110のユーザに向けて表示させる地図関連動作である。地図は、位置460の住所の指標、ユーザの現在位置の指標、又は両方を含む。開始時刻450に地図を自動的に表示させる代わりに、タスクマネージャ112はまず、地図を生成するためのオプションを含むメッセージをデバイス110で表示させてもよい。ユーザが当該オプションを(例えば、音声入力又は画面へのタップを通じて)選択したならば、タスクマネージャ112は地図を生成させ、表示させる。 The action associated with action is triggered ie, executed in response to Task Manager determining that the current time shown at the top of the move reminder is equal to the time indicated by the start time Also good.

In the example described, the operation is a map-related operation in which the task manager generates a map at the start time and displays it for the user of the device The map includes an address indicator at location , an indicator of the user’s current location, or both.

Instead of automatically displaying the map at start time , task manager may first display a message on device that includes an option to generate the map.

If the user selects the option eg, through voice input or tapping the screen , Task Manager will generate and display a map. リマインダ設定は、「オン」モードであっても、「オフ」モードであってもよい。図4では、リマインダ時刻は「オン」モードである。リマインダ時刻440が「オフ」モードであるならば、ビュー400の移動リマインダはリマインダ時刻440又は開始時刻450を含まなくてもよい。 The reminder setting may be in “on” mode or “off” mode.

In FIG. If the reminder time is in “off” mode, the move reminder in view may not include the reminder time or start time 上述のように、タスクマネージャ112は、デバイス110の位置の変化に応じて開始時刻450を変えてもよい。よって、午前にデバイス110がユーザの自宅に位置している場合に開始時刻450は「本日午後3:30」を示してもよいが、午後にデバイス110がユーザの職場に位置している場合に開始時刻450は「本日午後4:20」を示してもよい。 As described above, the task manager may change the start time according to the change in the position of the device Thus, the start time may indicate “today pm” when the device is located at the user’s home in the morning, but when the device is located at the user’s workplace in the afternoon.

The start time may indicate “today pm”. ある実施形態では、タスクマネージャ112は、デバイス110の位置の有意な変化に応じて、計算された開始時刻450の変化をチェックする。位置の有意な変化は、すでに計算されている他のイベントの結果として判定されてもよい。例えば、デバイス110は、セルタワーの間を遷移する際に既にイベントを処理していてもよく、これらのイベントは位置の変化の再計算を引き起こし、従って、更新された開始時刻450の変化の再計算を引き起こす。位置の潜在的な有意な変化を示すイベントの非限定的な他の例は、検出されたWiFiシグネチャの変化、(地図又はナビゲーションのような)何らかの他のアプリケーションについての正確なGPS位置の計算、電力サイクルイベント、デバイスのラジオのオン・オフ、加速度計信号に基づく警告、及び位置情報を含むテキストメッセージ又はプッシュ通知の受信である。 In one embodiment, the task manager checks for a change in the calculated start time in response to a significant change in the position of the device


Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *