CN114787734A - 操作异常反馈环系统和方法 - Google Patents

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CN114787734A CN202080078442.1A CN202080078442A CN114787734A CN 114787734 A CN114787734 A CN 114787734A CN 202080078442 A CN202080078442 A CN 202080078442A CN 114787734 A CN114787734 A CN 114787734A
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Abstract

公开了用于改进与由设备、服务器和/或平台支持或者配置有设备、服务器和/或平台的内容提供、搜索和/或托管系统中的计算机或者这些计算机之间的交互的系统和方法。公开的系统和方法提供了自动检测并且提供动态确定和自动编译的在线分布式操作环境中和/或与在线分布式操作环境相关联的异常信息的新颖框架。公开的框架被配置为分析系统数据以确定与异常相关的电子信息，并且编译和呈现传达这个信息的用户界面。响应于检测的对呈现的数据的反馈，这样的数据被反馈到框架以用于定制数据，其然后作为更新的界面显示被自动提供给查看者。

Description

操作异常反馈环系统和方法
本申请包括受版权保护的材料。版权所有者不反对专利公开内容如它出现在专利商标局文件或记录中那样由任何人进行传真复制，但是除此之外保留所有版权权利。
相关申请的交叉引用
本申请要求2019年11月12日提交的标题为“Operational Anomaly FeedbackLoops System And Server”的美国临时申请No.62/934,041的优先权，该美国临时申请No.62/934,041通过引用整体并入本文。
技术领域
一些实施例总体上涉及通过以下来改进基于网络的计算机化的内容托管和提供设备、系统和/或平台的性能：通过用于自动检测并且提供动态确定和自动编译的在线分布式操作环境中和/或与在线分布式操作环境相关联的异常信息的新颖和改进的资产管理框架修改能力并且向这样的设备、系统和/或平台提供非原生的功能。
背景技术
随着更多的数据被日志记录到数据库、云服务器、操作历史和/或任何其它类型的基于软件的和硬件支持的本地和/或网络配置的数据存储库中，客户以及与之相关联的系统和服务正在寻找用于管理、理解和提供数据的计算机化的机制。
传统的机制正在失败，因为它们正在导致数据的丢失、数据接收和呈现中的瓶颈增加和效率低下、以及数据被保护和提供给许可的用户的方式上整体缺乏组织。
发明内容
因此，数据存储、保持和呈现的计算机化领域中的现有技术失败是目前缺乏在线或计算机化的机制，这些机制使得能够进行自动、动态地确定和更新的交互以促成数据如何以及以哪种方式被编译、呈现和/或交互。除了其它特征之外，公开的系统和方法提供了公开的资产管理框架以解决这些需求和更多需求。
根据一些实施例，公开的框架执行对接收和/或识别的数据执行无监督异常检测的系统和方法，并且自动生成报告分析结果以供消费的输出。
在一些实施例中，如下面更详细地讨论的，输出数据可以根据在应用的用户界面(UI)内可呈现的任何类型的已知道的或将要知道的类型或形式的电子和/或数字内容(诸如但不限于电子文档、电子消息、界面对象、多媒体等)来格式化。这样的数据的呈现使得用户能够对数据深度探讨并且采取动作，或者作为整体或者部分地(例如，与数据的特定部分交互)。
在一些实施例中，这样的输入、“深度探讨”或与数据的交互可以包括但不限于请求附加数据、对数据执行附加或补充分析、扩展数据、检索关于扩充或补充数据的数据的第三方或外部数据、修改数据如何被显示、删除数据、重置数据等或其某种组合。
根据一些实施例，提供给向用户的显示数据或与向用户的显示数据相关联地接收的输入可以被充分利用到对本文公开的新颖框架专门配置的反馈环的输入中。反馈环向用户、客户端或客户(可互换地使用)提供返回到被编译和呈现的数据的递归管道，如下面更详细讨论的，其使得数据能够被更新、修改和/或补充，以便经由UI提供更定制化的(例如，个性化的)体验。
因此，在一些实施例中，数据的项目、集合或对象(例如，被称为单独数据或内容事件的“资讯(news)存储库”)在数据被接收时(例如，在报道(story)“展开”时或新的相关数据被接收时)并且基于用户反馈可以被编译、生成、构建和动态更新，从而提供个性化的用户体验，该用户体验反映明确地或隐含地提供给框架的兴趣。
作为非限制性示例，从工厂收集的数据指示关键工具(例如，资产)在处置超越某一压力值的操作时具有问题。这个数据可以在UI内被编译并且发送给用户。每次压力超过临界值时，新的数据项目可以被编译并且发送给UI以更新关于正在发生的异常的“报道”。
在一些实施例中，将用户反馈环融入到生成的、新创建的和/或更新的报道中提供了识别用户对什么感兴趣的能力。例如，用户可能对标签、资产、位置、异常的种类或类型、异常严重性和它与用户的相关性等、或其某种组合感兴趣。这样的反馈不仅有助于向用户报告的异常的质量，而且还改进了用于检测和报告这些异常的度量。
作为非限制性示例，继续上面的示例，在查看UI时，当压力值超出临界值时，用户请求关于资产的设置的信息。这个信息可以被检索并且添加到UI以便补充已经包括在其中的数据，从而对UI内描绘的报道提供进一步的发展。
根据一些实施例，本公开提供了用于提供资产管理和可视化的方法和系统。本公开的一些实施例涉及基于资产度量合成选择的数据，并且渲染传达统一的、以资产为中心的分析用户界面的显示。
作为非限制性示例，一些工业场所采用数百或数千的资产以执行工业操作。确保资产的正确操作对于管理工业场所至关重要。资产会经历若干问题，诸如非计划的停机、故障、缺陷、维护、非生产性以及影响工业场所的效率和工作流的其它问题。因此，在一些实施例中，公开的系统和方法提供了用于以更新和/或递归的方式的这样的数据的检测和定制呈现的框架。
一些实施例包括对异常的用户反馈的收集，以及随后的分数的生成和维护。如下面更详细地讨论的，这样的分数提供了用户、用户集合、或者其它资产或用户类型对什么感兴趣和/或已表达对什么感兴趣的动态确定的表示。
在一些实施例中，分数可以是数值，并且在一些实施例中，分数可以是用户接收的和/或与数据交互的数字表示，诸如但不限于特征向量。
例如，可以在UI内向用户呈现资产数据。作为响应，用户可以提供反馈，该反馈例如可以是对特定呈现的数据项目的“赞成”或“反对”。
一些实施例包括基于标签、资产类型、异常类型和/或严重性的相关性分数的修改。一些实施例包括基于和/或附加地基于由查看实体提供的反馈的修改。因此，在一些实施例中，对于编译和/或更新相关性分数，可以考虑与用户、团队、资产、资产类型、位置、解决方案反馈等或其某种组合相关的信息。一些实施例包括对用户的个性化和对团队的聚合。在一些实施例中，针对特定资产、异常、用户、团队、位置、时间段等的分数可以被加权，并且可以基于系统和/或用户报道类型。
根据一些实施例，本公开提供了用于实现用于自动检测并且提供动态确定和自动编译的在线分布式操作环境中和/或与在线分布式操作环境相关联的异常信息的新颖和改进的资产管理框架的系统和方法。
根据一些实施例，一种方法包括：由计算设备接收与长达一时间段一位置处的资产的操作相关的数据；由所述计算设备分析所述数据，并且基于所述分析识别通过所述数据识别的异常信息；通过网络经由所述计算设备使所述异常信息在用户界面UI内被显示，所述UI使得能够进行与显示的异常信息对应的交互和输入；由所述计算设备响应于所述UI内的所述异常信息的显示接收反馈，所述反馈包括指示响应于查看所述UI内的所述异常信息的请求的类型的信息；由所述计算设备基于所述反馈分析所述异常信息，并且基于所述分析确定报道分数，所述报道分数与所述位置处的所述操作对应；以及由所述计算设备基于确定的报道分数引起所述UI内显示的所述异常信息的更新，所述更新包括与由所述反馈指示的请求的类型对应的动作。
在一些实施例中，所述方法还包括：基于所述异常信息的分析，确定经由所述反馈识别的所述异常信息的属性，其中所述报道分数还基于所述属性。
在一些实施例中，所述方法还包括：接收与所述位置处的所述资产的另一个操作相关的第二组数据；以及基于所述第二组数据更新所述报道分数，其中所述第二组数据的显示至少部分地基于所述反馈。在一些实施例中，所述第二组数据基于所述反馈被接收。
在一些实施例中，所述方法还包括：基于识别的异常信息生成电子数据对象，所述电子数据对象包括数字地表示至少所述异常信息的可显示和交互式的信息。在一些实施例中，电子数据对象的类型至少部分地基于异常信息的类型，所述异常信息的类型规定如何在所述UI内显示所述异常信息。
在一些实施例中，由所述反馈指示的所述请求的类型包括喜欢、不喜欢、重置或展开中的至少一个。
在一些实施例中，所述异常信息包括与引起接收的数据内的数据的异常的所述资产的所述操作的至少一个实例相关的信息。在一些实施例中，所述异常信息还包括与接收的数据中的剩余数据相关的附加信息。在一些实施例中，所述附加信息包括与所述操作、用户、团队、所述资产以及所述位置中的至少一个相关的数据和元数据。
在一些实施例中，所述反馈由在用户的设备上查看所述UI的用户提供。
一些实施例提供了一种用于执行以上提到的框架的功能的技术步骤的非暂时性计算机可读存储介质。非暂时性计算机可读存储介质在其上有形地存储或有形地编码计算机可读指令，这些计算机可读指令在由设备(例如，应用服务器、消息传递服务器、电子邮件服务器、广告服务器、内容服务器和/或客户端设备等)执行时使至少一个处理器执行用于自动检测并且提供动态确定和自动编译的在线分布式操作环境中和/或与在线分布式操作环境相关联的异常信息的新颖和改进的框架的方法。
根据一个或多个实施例，提供了一种系统，该系统包括被配置为提供根据这样的实施例的功能的一个或多个计算设备。根据一个或多个实施例，在由至少一个计算设备执行的方法的步骤中实施功能。根据一个或多个实施例，在非暂时性计算机可读介质中、由非暂时性计算机可读介质和/或在非暂时性计算机可读介质上实施由计算设备的处理器执行以实现根据一个或多个这样的实施例的功能的程序代码(或程序逻辑)。
附图说明
本公开的前述和其它目的、特征和优点将从以下对附图中所示的实施例的描述变得清楚，在这些附图中，附图标记贯穿各种视图是指相同的部分。附图不一定按比例绘制，而是对说明本公开的原理进行强调：
图1是图示根据本公开的一些实施例的可以实现本文公开的系统和方法的网络的示例的示意图；
图2是图示根据本公开的一些实施例的可以实现本文公开的系统和方法的网络的示例的示意图；
图3描绘了图示根据本公开的一些实施例的客户端设备的示例的示意图；
图4是图示根据本公开的实施例的示例性系统的组件的框图；
图5A-5B图示了根据本公开的一些实施例的应用的用户界面(UI)的非限制性示例；以及
图6详述了根据本公开的一些实施例的非限制性数据流。
具体实施方式
现在将在下文中参考附图更全面地描述本公开，这些附图形成本公开的一部分，并且通过非限制性说明的方式示出了某些示例实施例。然而，主题可以以各种不同的形式实施，因此，覆盖或要求保护的主题旨在被解释为不限于本文阐述的任何示例实施例；提供示例实施例仅仅是为了说明。同样地，预期要求保护或覆盖的主题的合理地宽的范围。除了其它方面外，例如，主题还可以被实施为方法、设备、组件或系统。因此，实施例可以例如采用硬件、软件、固件或其任何组合的形式(除软件本身以外)。因此，以下的详细描述不旨在以限制性意义理解。
贯穿说明书和权利要求书，术语可以超出明确陈述的含义而具有在上下文中暗示或隐含的细微差别的含义。同样地，如本文所使用的短语“在一些实施例中”不一定是指相同的实施例，并且如本文所使用的短语“在另一个实施例中”不一定是指不同的实施例。例如，要求保护的主题旨在包括全部或部分示例实施例的组合。
一般地，术语可以至少部分地从上下文中的使用理解。例如，如本文所使用的诸如“和”、“或”、或者“和/或”的术语可以包括各种含义，这些含义可以至少部分地依赖于这样的术语被使用的上下文。通常，“或”如果被用于关联列表，诸如A、B或C，那么旨在意指这里以包容性意义使用的A、B和C，以及这里以排他性意义使用的A、B或C。此外，如本文所使用的术语“一个或多个”，至少部分地依赖于上下文，可以被用于以单数意义描述任何特征、结构或特性，或者可以被用于以复数意义描述特征、结构或特性的组合。类似地，诸如“一”、“一个”或“该”的术语再次可以被理解为传达单数用法或传达复数用法，这至少部分地依赖于上下文。此外，术语“基于”可以被理解为不一定旨在传达排他的一组因素，而是可以允许存在不一定明确地表达的附加因素，再一次地，这至少部分地依赖于上下文。
下面参考方法和设备的框图和操作图示来描述本公开。理解的是，框图或操作图示的每个方框、以及框图或操作图示中的方框的组合，可以借助于模拟或数字硬件和计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可以被提供给通用计算机的处理器以如本文详述的那样更改它的功能，被提供给专用计算机、ASIC或其它可编程数据处理装置，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的指令实现框图或者一个或多个操作方框中指定的功能/动作。在一些替代实现中，方框中标注的功能/动作可以不按操作图示中标注的次序发生。例如，连续示出的两个方框实际上可以基本上同时执行，或者方框有时可以以相反的次序执行，这依赖于涉及的功能/动作。
为了本公开的目的，非暂时性计算机可读介质(或者一种/多种计算机可读存储介质)存储计算机数据，该数据可以包括以机器可读形式由计算机可执行的计算机程序代码(或计算机可执行指令)。作为示例而非限制，计算机可读介质可以包括用于数据的有形或固定存储的计算机可读存储介质，或者用于包含代码的信号的瞬态解读的通信介质。如本文所使用的，计算机可读存储介质是指物理或有形存储(与信号相反)并且包括但不限于以用于信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据)的有形存储的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除的介质。计算机可读存储介质包括但不限于RAM、ROM、EPROM、EEPROM、闪存或其它固态存储器技术、CD-ROM、DVD、或其它光学存储、云存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其它磁存储设备、或者可以被用于有形地存储期望的信息或数据或指令并且可以被计算机或处理器访问的任何其它物理或材料介质。
为了本公开的目的，术语“服务器”应当被理解为是指提供处理、数据库和通信设施的服务点。作为示例而非限制，术语“服务器”可以是指具有相关联的通信和数据存储和数据库设施的单个物理处理器，或者它可以是指处理器以及相关联的网络和存储设备的联网或集群的复合体，以及支持由服务器提供的服务的操作软件及一个或多个数据库系统和应用软件。云服务器就是示例。
为了本公开的目的，“网络”应当被理解为是指以下网络：该网络可以耦合设备使得可以交换通信，诸如在服务器和客户端设备或其它类型的设备之间，包括例如在经由无线网络耦合的无线设备之间。网络还可以包括例如大容量存储，诸如网络附加存储(NAS)、存储区域网络(SAN)、内容递送网络(CDN)、或者其它形式的计算机或机器可读介质。网络可以包括因特网、一个或多个局域网(LAN)、一个或多个广域网(WAN)、有线类型连接、无线类型连接、蜂窝或其任何组合。同样地，可以采用不同架构或者可以符合或兼容不同协议的子网络可以在较大的网络内互操作。
为了本公开的目的，“无线网络”应当被理解为将客户端设备与网络耦合。无线网络可以采用独立的自组织网络、网状网络、无线LAN(WLAN)网络、蜂窝网络等。无线网络还可以采用多种网络接入技术，包括Wi-Fi、长期演进(LTE)、WLAN、无线路由器(WR)网、或者第二代、第三代、第四代或第五代(2G、3G、4G或5G)蜂窝技术、蓝牙、802.11b/g/n等。例如，网络接入技术可以使得能够进行对设备(诸如具有不同程度的移动性的客户端设备)的广域覆盖。
简言之，无线网络可以包括几乎任何类型的无线通信机制，通过这些机制，可以在诸如客户端设备或计算设备的设备之间、在网络之间或网络内等传送信号。
计算设备可以能够发送或接收信号(诸如经由有线或无线网络)，或者可以能够处理或存储信号(诸如在作为物理存储器状态的存储器中)，并且因此可以作为服务器操作。因此，能够作为服务器操作的设备作为示例可以包括专用机架式服务器、桌面计算机、膝上型计算机、机顶盒、组合各种特征(诸如前述设备的两个或更多个特征)的集成设备等。
为了本公开的目的，客户端(或消费者或用户)设备可以包括能够发送或接收信号(诸如经由有线或无线网络)的计算设备。客户端设备可以例如包括桌面计算机或便携式设备，诸如蜂窝电话、智能电话、显示寻呼机、射频(RF)设备、红外(IR)设备、近场通信(NFC)设备、个人数字助理(PDA)、手持计算机、平板计算机、平板手机、膝上型计算机、机顶盒、可穿戴计算机、智能手表、组合各种特征(诸如前述设备的特征)的集成或分布式设备等。
客户端设备在能力或特征方面可以有所变化。要求保护的主题旨在覆盖广范围的可能变化，诸如启用web的客户端设备或前面提到的设备可以包括例如高分辨率屏幕(例如，HD或4K)、一个或多个物理或虚拟键盘、大容量存储、一个或多个加速度计、一个或多个陀螺仪、全球定位系统(GPS)或其它位置识别类型能力、或具有高程度的功能的显示器(诸如触敏彩色2D或3D显示器)。
现在将参考附图更详细地描述某些实施例。一般地，参考图1，示出了根据本公开的一些实施例的系统100。图1示出了其中可以实践本文讨论的系统和方法的一般环境的组件。可以不要求所有组件来实践本公开，并且在不背离本公开的精神或范围的情况下可以进行组件的布置和类型的变化。如所示的，图1的系统100包括局域网(“LAN”)/广域网(“WAN”)-网络105、无线网络110，移动设备(客户端设备)102-104，以及客户端设备101。图1附加地包括各种服务器，诸如内容服务器106和应用(或“App”)服务器108。
移动设备102-104的一些实施例可以包括能够通过网络(诸如网络105、无线网络110等)接收和发送消息的几乎任何便携式计算设备。移动设备102-104也可以一般描述为被配置为便携式的客户端设备。因此，如上面所讨论的，移动设备102-104可以包括能够连接到另一个计算设备并且接收信息的几乎任何便携式计算设备。
移动设备102-104还可以包括至少一个客户端应用，该至少一个客户端应用被配置为从另一个计算设备接收内容。在一些实施例中，移动设备102-104还可以与诸如客户端设备101等的非移动客户端设备通信。在一些实施例中，这样的通信可以包括发送和/或接收消息，创建和上传文档，搜索、查看和/或分享迷因(meme)、照片、数字图像、音频剪辑、视频剪辑，或各种其它形式的通信中的任何一种。
客户端设备101-104可以能够发送或接收信号(诸如经由有线或无线网络)，或者可以能够处理或存储信号(诸如在作为物理存储器状态的存储器中)，并且因此可以作为服务器操作。
在一些实施例中，无线网络110被配置为将移动设备102-104和它的组件与网络105耦合。无线网络110可以包括还可以叠加独立的自组织网络等的各种无线子网络中的任何一个，以对移动设备102-104提供面向基础设施的连接。
在一些实施例中，网络105被配置为将内容服务器106、应用服务器108等与包括客户端设备101的其它计算设备耦合，并且通过无线网络110耦合到移动设备102-104。网络105被使得能够采用任何形式的计算机可读介质或网络以将信息从一个电子设备传送到另一个。
在一些实施例中，内容服务器106可以包括设备，该设备包括经由网络向另一个设备提供任何类型或形式的内容的配置。可以作为内容服务器106操作的设备包括个人计算机、桌面计算机、多处理器系统、基于微处理器的或可编程的消费电子产品、网络PC、服务器等。在一些实施例中，内容服务器106还可以提供各种服务，其包括但不限于电子邮件服务、即时消息传递(IM)服务、流传输和/或下载媒体服务、搜索服务、照片服务、web服务、社交联网服务、资讯服务、第三方服务、音频服务、视频服务、SMS服务、MMS服务、FTP服务、IP语音(VOIP)服务等。这样的服务，例如电子邮件服务和电子邮件平台，可以经由消息服务器120提供。
在一些实施例中，用户能够访问由服务器106和108提供的服务。这在非限制性示例中可以包括认证服务器、搜索服务器、电子邮件服务器、社交联网服务服务器、SMS服务器、IM服务器、MMS服务器、交换服务器、照片分享服务服务器和旅行服务服务器，经由网络105使用他们的各种设备101-104。
在一些实施例中，应用服务器108例如可以存储各种类型的应用和应用相关的信息，包括应用数据和用户简档信息(例如，识别与用户相关联的生成和/或观察的信息)。
在一些实施例中，内容服务器106和app服务器108可以存储与各自提供、观察、识别、确定、生成、修改、检索和/或收集的内容和服务相关的各种类型的数据。如下面更详细地讨论的，这样的数据可以存储在相关联的内容数据库107中。
在一些实施例中，如本文所讨论的，服务器106和/或108可以被实施为云服务器或被配置用于托管云服务。
在一些实施例中，网络105还与可信搜索服务器(TSS)耦合/连接到可信搜索服务器(TSS)，该可信搜索服务器(TSS)可以被用于根据本文讨论的实施例渲染内容。存在可以在服务器106和108内实施TSS功能的实施例。
而且，尽管图1将服务器106和108分别图示为单个计算设备，但是本公开不受此限制。例如，服务器106和108的一个或多个功能可以跨一个或多个不同的计算设备分布。此外，在一些实施例中，在不背离本公开的范围的情况下，服务器106和108可以被集成到单个计算设备中。
此外，虽然图1中所示的实施例仅描绘了服务器106和108，但是它不应当被解释为限制性的，因为其中可以包括任何类型和数量的服务器。
转到图2，计算机系统210被描绘并且是上面关于图1讨论的系统100的非限制性示例实施例。
图2图示了使得能够实现或操作图1的系统100的实施例的计算机系统210，如下面所讨论的。在一些实施例中，计算机系统210可以包括和/或操作和/或处理上面提到的程序逻辑、软件模块和/或系统中的一个或多个的计算机可执行代码。另外，在一些实施例中，计算机系统210可以在一个或多个图形用户界面内操作和/或显示信息。在一些实施例中，计算机系统210可以包括云服务器和/或可以耦合到一个或多个基于云的服务器系统。
在一些实施例中，系统210可以包括至少一个计算设备230，该至少一个计算设备230包括至少一个处理器232。在一些实施例中，至少一个处理器232可以包括驻留在或耦合到一个或多个服务器平台的处理器。在一些实施例中，系统210可以包括耦合到能够处理至少一个操作系统234的至少一个处理器232的网络接口235a和应用接口235b。另外，在一些实施例中，耦合到至少一个处理器232的接口235a、235b可以被配置为处理软件模块238(例如，诸如企业应用)中的一个或多个。在一些实施例中，软件模块238可以包括基于服务器的软件，并且可以操作以托管至少一个用户账户和/或至少一个客户端账户，并且操作以使用至少一个处理器232在这些账户中的一个或多个之间传递数据。
考虑上面的实施例，应当理解的是，一些实施例可以采用涉及存储在计算机系统中的数据的各种计算机实现的操作。而且，贯穿全文描述的上述数据库和模型可以将分析模型和其它数据存储在系统210内的计算机可读存储介质上和耦合到系统210的计算机可读存储介质上。此外，系统的上述应用可以存储在系统210内的非暂时性计算机可读存储介质上和耦合到系统210的计算机可读存储介质上。
在一些实施例中，系统210可以包括耦合到至少一个数据源237a和/或至少一个数据存储设备237b和/或至少一个输入/输出设备237c的至少一个非暂时性计算机可读介质236。在一些实施例中，公开的系统和方法可以被实施为计算机可读介质236上的计算机可读代码。在一些实施例中，计算机可读介质236可以是可以存储数据的任何数据存储设备，该数据随后可以由计算机系统(诸如系统210)读取。在一些实施例中，计算机可读介质236可以是可以被用于有形地存储期望的信息或数据或指令并且可以由计算机或处理器232访问的任何物理或材料介质。在一些实施例中，软件模块238中的至少一个可以被配置在系统内以经由在至少一个数字显示器上渲染的至少一个图形用户界面向至少一个用户231输出数据。
在一些实施例中，非暂时性计算机可读介质236可以经由网络接口235a在传统的计算机网络上分布，其中由计算机可读代码实施的系统可以以分布式方式被存储和执行。例如，在一些实施例中，系统210的一个或多个组件可以通过局域网(“LAN”)239a和/或因特网耦合的网络239b(例如，诸如无线因特网)被耦合以发送和/或接收数据。在一些另外的实施例中，网络239a、239b可以包括广域网(“WAN”)、直接连接(例如，通过通用串行总线端口)、或其它形式的计算机可读介质236、或其任何组合。
在一些实施例中，网络239a、239b的组件可以包括任何数量的用户设备，诸如通过LAN 239a耦合的个人计算机，包括例如桌面计算机，和/或膝上型计算机，或任何固定的、一般非移动的因特网装置。例如，一些实施例包括通过LAN 239a耦合的个人计算机240a，其可以对包括管理员的任何类型的用户进行配置。其它实施例可以包括通过网络239b耦合的个人计算机。在一些另外的实施例中，系统210的一个或多个组件可以通过因特网网络(例如，诸如网络239b)被耦合以发送或接收数据。例如，一些实施例包括无线地耦合并且经由输入和输出(“I/O”)设备237c访问包括至少一个企业应用238的系统的一个或多个软件模块的至少一个用户231。在一些其它实施例中，系统210可以使得至少一个用户231能够通过LAN239a被耦合以经由I/O设备237c访问企业应用238。在一些实施例中，用户231可以包括使用通过因特网239b耦合的桌面计算机和/或膝上型计算机或任何固定的、一般非移动的因特网装置耦合到系统210的用户231a。在一些实施例中，用户231可以包括耦合到系统210的移动用户231b。在一些实施例中，用户231b可以使用任何移动计算设备231c以无线地耦合到系统210，包括但不限于个人数字助理，和/或蜂窝电话、移动电话或智能电话，和/或寻呼机，和/或数字平板，和/或固定或移动因特网装置。
图3是图示客户端设备的示意图，其示出了可以在本公开内使用的客户端设备的示例实施例。客户端设备300可以包括许多比图3中所示的组件多或少的组件。然而，所示的组件足以公开用于实现本公开的说明性实施例。客户端设备300可以表示例如上面关于图1-2所讨论的客户端设备。
如图3中所示，在一些实施例中，客户端设备300包括经由总线324与大容量存储器330通信的处理单元(CPU)322。在一些实施例中，客户端设备300还包括电源326、一个或多个网络接口350、音频接口352、显示器354、小键盘356、照明器358、输入/输出接口360、触觉接口362、可选的全球定位系统(GPS)接收器364和相机或其它光学、热或电磁传感器366。如本领域技术人员所理解的，设备300可以包括一个相机/传感器366或多个相机/传感器366。电源326向客户端设备300提供电力。
客户端设备300可以可选地与基站(未示出)、或者直接与另一个计算设备通信。网络接口350有时被称为收发器、收发设备或网络接口卡(NIC)。
在一些实施例中，音频接口352被布置为产生和接收音频信号，诸如人类语音的声音。显示器354可以是液晶显示器(LCD)、气体等离子体、发光二极管(LED)或与计算设备一起使用的任何其它类型的显示器。显示器354还可以包括触敏屏幕，该触敏屏幕被布置为接收来自对象(诸如触控笔或来自人手的手指)的输入。
小键盘356可以包括被布置为接收来自用户的输入的任何输入设备。照明器358可以提供状态指示和/或提供光。
在一些实施例中，客户端设备300还包括用于与外部通信的输入/输出接口360。输入/输出接口360可以利用一种或多种通信技术，诸如USB、红外线、蓝牙TM等。在一些实施例中，触觉接口362被布置为向客户端设备的用户提供触感反馈。
可选的GPS收发器364可以确定客户端设备300在地球表面上的物理坐标，其通常将位置作为纬度和经度值输出。GPS收发器364还可以采用其它地理定位机制，包括但不限于三角测量、辅助GPS(AGPS)、E-OTD、CI、SAI、ETA、BSS等，以进一步确定客户端设备300在地球表面上的物理位置。然而，在一些实施例中，客户端设备可以通过其它组件提供可以被用于确定设备的物理位置的其它信息，包括例如MAC地址、因特网协议(IP)地址等。
在一些实施例中，大容量存储器330包括RAM 332、ROM 334和其它存储部件。大容量存储器330图示了用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据的信息的计算机存储介质的另一个示例。大容量存储器330存储用于控制客户端设备300的低级别操作的基本输入/输出系统(“BIOS”)340。大容量存储器还存储用于控制客户端设备300的操作的操作系统341。
在一些实施例中，存储器330还包括一个或多个数据存储库，客户端设备300可以利用这些数据存储库以除了其它方面外还存储应用342和/或其它信息或数据。例如，可以采用数据存储库以存储描述客户端设备300的各种能力的信息。信息然后可以基于各种事件中的任何一个被提供给另一个设备，包括在通信期间作为报头的一部分(例如，HLS流的索引文件)被发送、在请求时被发送等。能力信息的至少一部分也可以存储在客户端设备300内的盘驱动器或其它存储介质(未示出)上。
在一些实施例中，应用342可以包括计算机可执行指令，这些计算机可执行指令在由客户端设备300执行时传输、接收和/或以其它方式处理音频、视频、图像，并且使得能够进行与服务器和/或另一个客户端设备的另一个用户的远程通信。在一些实施例中，应用342还可以包括被配置为发送、接收和/或以其它方式处理搜索查询和/或搜索结果的搜索客户端345。
已描述了在一些实施例内采用的一般架构的组件，现在将在下面描述相对于一些实施例的组件的一般操作。
图4是图示一些实施例的组件的框图。图4包括反馈引擎400、网络415和数据库420。反馈引擎400可以是专用机器或处理器并且可以由云服务器(例如，云web服务服务器)、消息传递服务器、应用服务器、内容服务器、社交联网服务器、web服务器、搜索服务器、内容提供者、第三方服务器、用户的计算设备等或其任何组合托管。
根据一些实施例，反馈引擎400可以被实施为在服务器和/或用户设备上(例如，在云服务器和/或用户设备或本地存储上的on-prem上)执行的独立的应用(例如，被称为视觉App)。在一些实施例中，反馈引擎400可以用作安装在设备上的应用；并且，在一些实施例中，这样的应用可以是设备通过网络访问的基于web的应用。
数据库420可以是任何类型的数据库或存储器，并且可以与网络上的内容服务器(例如，内容服务器、搜索服务器或应用服务器)或用户的设备(例如，来自图1-3的客户端/移动设备)相关联。数据库420包括与和用户、服务、应用、内容等相关的本地和/或网络信息相关联的数据和元数据的数据集。这样的信息可以在数据库420中独立地和/或作为链接或相关联的数据集被存储和编索引。如上面所讨论的，应当理解的是，在不背离本公开的范围的情况下，数据库420中的数据(和元数据)可以是任何类型的信息和类型，无论是已知道的还是将要知道的。
根据一些实施例，数据库420可以存储与来自各种各样的媒体和/或服务提供者和/或平台的服务和物品、用户、操作、任务、资产、文件、项目、版本、同步事件、日程安排、图像、视频、文本、消息、产品等相关联的数据和元数据。
如上面所讨论的，参考图1-2，网络415可以是任何类型的网络，诸如但不限于无线网络、局域网(LAN)、广域网(WAN)、因特网或其组合。网络415促成反馈引擎400和存储的资源的数据库420的连接。实际上，如图4中所示，反馈引擎400和数据库420可以通过任何已知道的或将要知道的连接和/或使得能够进行这样的设备和资源之间的通信的方法直接地连接。
包括根据本文的专用功能编程的硬件的主处理器、服务器或设备的组合为了方便被称为反馈引擎400，并且包括数据模块402、异常模块404、呈现模块406和输入模块408。应当理解的是，本文讨论的引擎和模块是非穷举的，因为附加的或更少的引擎和/或模块(或子模块)可以应用于所讨论的系统和方法的实施例。下面将讨论每个模块的操作、配置和功能，以及它们在本公开的实施例内的作用。
图5A-5B图示了根据如本文所讨论的提供交互式UI的一些实施例的引擎400的能力和功能的示例实施例。图5A-5B图示了下面关于图6更详细地讨论的非限制性示例实施例。
如图5A中所描绘的，UI 500描绘了针对特定事件并且长达预定时间段收集的数据。示例事件是区域(例如，德克萨斯州达拉斯)的云覆盖并且时间段是10月20日-24日。这些变量经由跨x-y轴绘制云值来描画。
UI 100包括交互式项目502和504。这些项目是用户可以如何交互并且对提供/接收的数据提供反馈的示例实施例。例如，项目502指示该信息是“有用的”并且根据相同值和/或具有相同类型的、以这种方式的更多信息正在被请求。相反，例如，项目504指示它不是“有用的”；因此，其它类型、数量和/或种类的数据被请求。
图5B图示了另一个示例，其中UI 512提供在一段时间内一位置的湿度的数据。UI510提供项目512和514，该项目512和514具有与来自图5A的项目502和504相同的功能。UI510还图示了可以描绘数据的来源的附加功能。项目516。这个字符项目516可以是超链接或者与URL或其它网络资源相关联，其使得能够检索与UI内显示的数据相关的附加信息，如本文所讨论的。
在一些实施例中，UI 500和510可以以交互式方式描绘数据(例如，在x-y轴上绘制点)。例如，用户可以选择特定值(例如，点)，其然后可以充当指向可以被本地检索并且在UI内被显示和/或可以通过网络被搜索和识别并且在UI内(和/或单独的窗口/界面内)被显示的附加数据的链接。
现在转到图6，过程600详述了根据一些实施例的用于自动检测并且提供动态确定和自动编译的在线分布式操作环境中和/或与在线分布式操作环境相关联的异常信息的非限制性实施例。根据一些实施例，公开的框架被配置为分析系统数据以确定与异常相关的电子信息，并且编译和呈现传达这个信息的用户界面。响应于检测的对呈现的数据的反馈，这样的数据被反馈到框架以用于定制数据，其然后作为更新的界面显示被自动提供给查看者。
在一些实施例中，可以基于配置的度量来固定传统的状况监视。在一些实施例中，无监督算法可以动态地识别异常。在一些实施例中，这种情况下的反馈环不仅提供将数据呈现给用户和/或他们的团队的更好方式，而且还可以改进系统的学习以随着时间改进呈现给他们的内容的质量。
一些实施例包括对资讯项目规范的用户反馈。一些实施例包括用于将有意义的用户反馈能力集成到资讯报道的实现的组件。在一些实施例中，有意义的反馈的类型可以包括：针对标签的更多和/或更少的资讯、更多和/或更少的资讯(例如，“更多MTA”)、以及针对资讯提高和/或降低阈值(例如，更敏感/更不敏感)。在一些实施例中，标签和异常的组合可以是有趣的和/或不重要的。在一些实施例中，当异常发生时，它可以是好的和/或坏的。
在一些实施例中，用户反馈可以由用户对资讯报道提供。在一些实施例中，可以为由用户对资讯报道提供的每个用户反馈动作创建两个文档。在一些实施例中，文档可以存储在“ManagedHistorian”数据库的“news”集合(在专用租户的情况下是“news_tg”)下。
news_feedback的示例可以包括：
Figure BDA0003638010380000191
在一些实施例中，这个文档可以存储用户的反馈(例如，喜欢和/或不喜欢)。在一些实施例中，这个文档可以被用于指示云平台的UI内(例如在
Figure BDA0003638010380000193
软件UI上)的针对每个资讯的反馈的状态。
用于评分逻辑的资讯分数的示例包括：
Figure BDA0003638010380000192
Figure BDA0003638010380000201
表1
Figure BDA0003638010380000202
Figure BDA0003638010380000211
一些实施例包括场景。一些实施例还包括并发场景。在一些实施例中，并发场景可以遵循情况。在一些实施例中，并发场景可以通过HTTP实体标签或ETag由对乐观并发控制(OCC)的SQL API支持来处置。
在一些实施例中，用户可以同时点击来自两个不同机器的相同反馈。在一些实施例中，用户可以同时点击来自两个不同机器的不同反馈。在一些实施例中，用户可以连续地重复点击相同的反馈。在一些实施例中，用户可以连续地重复点击不同的反馈。在一些实施例中，可以存在由特定用户提供的反馈的限制或阈值。
在一些实施例中，可以多次针对标签和异常的相同组合接收用户反馈。在一些实施例中，单个news_feedback文档可以保持不变。在一些实施例中，每次接收到资讯事件时，可以以相同的partition_id创建新的news_score文档以保存用户活动的历史。
在一些实施例中，用户可以将他们的资讯反馈从“喜欢”改变为“不喜欢”或正面和负面反馈的其它指示。在一些实施例中，单个news_feedback文档可以保留并且覆写反馈值以返回接收的最新反馈。在一些实施例中，对于每次接收到资讯事件，可以以相同的partition_id创建新的news_score文档以保存用户活动的历史。
在一些实施例中，可以删除标签、数据源或租户。在一些实施例中，能够对删除的标签、数据源或租户删除所有news_feedback和news_score文档。
一些实施例包括资讯报道评分逻辑。在一些实施例中，在预定时间段(例如，过去3天)内生成的多于预定数量的资讯报道(例如，12个)的检索可以通过评分算法基于算法的类型、由报告者分配的报道分数和由用户点击的资讯报道的标签名称进行排序。在一些实施例中，可以生成多于或少于预定数量的报道(例如，12个)。在一些实施例中，如果存在多于预定数量的报道(例如，12个)，那么可以对这些报道即时评分，并且系统可以以所期望的排序方式呈现预定数量的报道(例如，12个)中的每一个。
在一些实施例中，总的分数可以基于以下非限制性参数—表2—从预定数字(例如100)中计算：
参数 最大分数 源
最大报道分数计数 200 系统参数
默认报道分数 50 代码逻辑
Tisa算法 100 代码逻辑
评论 20 代码逻辑
排名 50 代码逻辑
亲和力 50 代码逻辑
在一些实施例中，对于资讯，算法可以是“tisa”。在一些实施例中，可以将对于“tisa”的分数分配为等于100。在一些实施例中，算法可以是“评论”。在一些实施例中，可以将对于“评论”的分数分配为等于20。在一些实施例中，对于其它资讯，评分可以是排名分数的50％和亲和力分数的50％的总和。
在一些实施例中，可以基于算法名称对报道计算排名。在一些实施例中，对于那个算法、对于所有租户由报告者分配的报道分数可以按升序排序并且基于其索引被规范化以获得100中的分数。在一些实施例中，如果在点击文档中找到fqn，那么可以对亲和力分配100的分数，并且如果在点击文档中找不到，那么分配0。
在一些实施例中，亲和力分数可以包括100中的评分准则。例如，可以向标签和异常的组合提供反馈，诸如有趣/不重要(即，“有趣”动作是+40，“点击进入”是+20，并且“不重要”是-40)。
在一些实施例中，可以使用来自数据存储结构的“feedback”属性来确定反馈类型。在一些实施例中，如果可以提供最近的反馈，那么可以分配+20中的分数，其中，越近的资讯，分数越高。在一些实施例中，可以通过计算来自数据存储结构的反馈的“timestamp”属性与当前时间或检索的时间之间的时间跨度来确定较高的分数。
一些实施例包括针对从提供的反馈“学习”到的异常的类型或标签的更多和/或更少的资讯。在一些实施例中，可以向标签和/或异常提供分配+20的“有趣”反馈和分配-20的“不重要”反馈。在一些实施例中，在“fqn”属性的数组中具有单个标签名称的标签可以在“algorithm”属性的数组中具有多个异常值，基于提供的反馈，例如：“有趣”，可以推断出用户想要看到针对那个标签的更多的资讯，并且分数可以分配为等于+20。
一些实施例包括资讯API。在一些实施例中，请求可以等于PUT。在一些实施例中，成功状态码可以等于预定数字(例如，200)。在一些实施例中，故障状态码可以等于带有消息的预定数量(例如，400)的坏请求与带有错误消息的预定数量(例如，500)的内部服务器错误。
一些实施例包括API签名。在一些实施例中，API签名可以包括请求有效载荷和“反馈喜欢”。
“反馈喜欢”的示例可以包括：
Figure BDA0003638010380000231
“反馈不喜欢”的示例可以包括：
Figure BDA0003638010380000232
“反馈重置”的示例可以包括：
Figure BDA0003638010380000241
“用户事件点击”的示例可以包括：
Figure BDA0003638010380000242
“用户事件展开”的示例可以包括：
Figure BDA0003638010380000243
根据过程600的一些实施例，步骤602由反馈引擎400的数据模块402执行；步骤604由异常模块404执行；步骤606-608由呈现模块406执行；并且步骤610-614由输入模块408执行。
过程600开始于步骤602，在该步骤602中，接收与(一个或多个)位置处的(一个或多个)资产的(一个或多个)操作相关的数据。如上面所讨论的，数据可以针对长达特定时间段、请求的时间段或监视的时间段由工作场所处的一个或多个工具(例如，资产)执行的任务。例如，如图5A中所示，时间段可以是从10月20日-24日，并且资产可以是例如Peltier设备。
在步骤604中，分析接收的数据，并且基于分析，确定来自数据的异常信息。异常信息可以指示在给定的模式或预期的结果之外或者在对事件、时间段或特定任务/操作的预期或预测规格外出现的信息的类型或数量。
在一些实施例中，异常信息还可以包括其它数据或其它数据的至少一部分，从而提供关于一个异常或多个异常如何与确定的正常或预测的数据(例如，数据、操作和/或工具/资产的预测的行为)相关的视角。
在一些实施例中，步骤604的分析可以涉及任何类型的已知道的或将要知道的计算分析技术，包括但不限于向量分析、数据挖掘、计算机视觉、机器学习、神经网络、人工智能、预测建模等、或某种组合。在一些实施例中，如上面和下面所讨论的，这样的计算机化的分析可以使得能够经由显示的UI跨设备以统一的方式可视化这样的数据。
在一些实施例中，步骤604的分析还可以涉及分析数据以确定标签，元数据，或者描述操作、资产、执行任务/操作的用户、位置等的其它形式的信息。例如，指示资产、资产类型、操作的类型、用户的身份等、或其某种组合的标签。
在一些实施例中，作为步骤604的子过程，来自步骤604的分析的识别的数据可以存储在网络上的数据库或数据存储库(例如，云服务器或历史数据库(DB))中，如上面所讨论的。
在步骤606中，可以将来自步骤604的识别的信息编译成电子数据对象以供在用户界面(UI)内显示。编译涉及操纵数据并且将它的格式改变成可显示的格式，使得信息/数据可渲染为数据的可见表示。
例如，图5A的云覆盖数据和图5B的湿度数据被修改成分别显示在UI 500和510内的可渲染电子对象。
在一些实施例中，如上面附加地讨论的，异常信息可以被实施为在UI内可显示的可见内容。这样的内容可以包括但不限于电子数据对象、交互式界面对象、图块或电子卡、可显示和交互式示图、多媒体呈现、电子消息、图像、增强现实(AR)描绘、虚拟现实(VR)描绘、视频等、或其某种组合。
为了本讨论的目的，电子数据对象一般将被用作显示数据的参考，并且图5A-5B图示了示例交互式示图；然而，它应当被解释为非限制性的，因为在不脱离本申请的范围的情况下任何类型的已知道的或将要知道的交互式显示数据对象可以表示异常信息。
在步骤608中，在用户的设备上显示生成的UI呈现。在一些实施例中，显示可以响应于对数据的请求。在一些实施例中，显示可以是已经显示的呈现的更新，其中更新可以基于用户反馈(如下面所讨论的)和/或数据的另一个检索或接收(来自步骤602)。
在一些实施例中，步骤608涉及将指令与UI一起通过网络传送到设备以显示UI和其中包括的电子数据对象。在一些实施例中，当UI在本地被操作或通过网络经由设备被访问时，指令可以仅伴随电子数据对象。
在步骤610中，接收针对显示的电子数据对象的反馈。接收的反馈的示例、非限制性实施例在上面至少关于图5A-5B被讨论。
在一些实施例中，反馈可以与以下内容相关但不限于以下内容：指示批准或“喜欢”数据、“不喜欢”数据、请求附加数据、对数据执行附加或补充分析、扩展数据、检索关于扩充或补充数据的数据的第三方或外部数据、修改数据如何被显示等或其某种组合。
在步骤612中，在接收到反馈时，分析被识别为反馈的一部分的数据。这样的分析以与上面关于步骤604讨论的类似的方式执行。作为步骤612的分析的结果，与反馈数据相关联的属性、特性或特点被识别。
在一些实施例中，这样的属性可以包括但不限于，交互的数据的类型、反馈的类型、提供反馈的用户的身份和/或类型、与反馈在哪里被提供相关的位置和/或设备信息(例如，在其中提供反馈的设备的GPS和/或用户的因特网协议(IP)地址)、交互的数据的值、其它用户是否对相同数据或数据类型提供反馈的指示、反馈的时间和日期、反馈的频率、反馈的最近时间、交互的数据的标签的类型、反馈的标签、由反馈触发的算法的类型等、或其某种组合。
在步骤614中，确定、计算、导出或以其它方式算出报道分数。在一些实施例中，报道分数和它的更新的迭代以上面讨论的方式通过计算和考虑关于表2详述的参数的全部或至少一部分来执行。
一些实施例涉及基于由反馈识别的数据(例如，反馈属性)计算报道分数。一些实施例涉及基于单个用户和/或用户的集合或集群的反馈计算报道分数。
在一些实施例中，可以基于反馈属性和接收的反馈计算报道分数。例如，由输入/反馈识别的数据的属性(例如，来自步骤612的反馈数据)和实际反馈。例如，使用图5A作为非限制性示例，用户与某一云覆盖值点交互—这个数据和它的属性是反馈数据—并且接收的反馈提供关于例如数据是被喜欢还是不被喜欢的指示。
在一些实施例中，报道分数(以及来自步骤612的反馈数据)可以与接收的数据或异常数据(如上面所讨论的)相关联地存储。这个数据可以作为数据容器或查找表(LUT)的一部分存储在数据存储库(例如，数据库420)内，使得引擎400可以容易地检索和处理数据以用于通过过程600的后续循环。
过程600对反馈环配置的资产管理框架提供功能。因此，作为步骤614的结果，数据被反馈到前面的过程以用于它们的递归执行。这样的递归执行可以在步骤614结束时、基于来自用户或管理员的请求、在指示要接收附加数据的另一个时间段发生时、在检测到另一个异常时等、或在其某种组合时发生。
在一些实施例中，递归地将步骤614连接到步骤602和604的线说明了数据可以在UI内被更新、刷新和自动显示，如上面所讨论的。这使得UI能够定制数据，例如，按每个用户、每个团队、每个操作、每个资产、每个资产类型等。经由公开的数据的反馈的这样的定制使得能够在后端更新和修改数据。因此，在刷新期间或在执行附加数据的分析时，仅需要更新UI内的数据(并且不需要更新先前存储的数据)，从而提高在UI内呈现图块数据的效率。
在一些实施例中，可以对数据的特定类型、部分或集合进行加权。这样的加权可以基于由用户提供的反馈。这种加权的数据然后可以被充分利用到进一步指示用户感兴趣的特定类型的报道(例如，异常)的加权的分数中。
非限制性示例用例
根据一些实施例，根据公开的系统和方法，下面是一系列示例用例，其提供了公开的框架如何被配置为操作的真实世界示例：
Figure BDA0003638010380000281
Figure BDA0003638010380000282
Figure BDA0003638010380000291
Figure BDA0003638010380000292
Figure BDA0003638010380000293
Figure BDA0003638010380000294
Figure BDA0003638010380000301
Figure BDA0003638010380000302
Figure BDA0003638010380000303
Figure BDA0003638010380000304
Figure BDA0003638010380000305
Figure BDA0003638010380000311
Figure BDA0003638010380000312
Figure BDA0003638010380000321
Figure BDA0003638010380000322
Figure BDA0003638010380000323
为了本公开的目的，模块是执行或促成本文描述的过程、特征和/或功能(具有或不具有人类交互或增强)的软件、硬件或固件(或其组合)系统、过程或功能、或其组件。模块可以包括子模块。模块的软件组件可以存储在计算机可读介质上以供处理器执行。模块可以集成到一个或多个服务器，或者由一个或多个服务器加载和执行。一个或多个模块可以被分组到引擎或应用中。
为了本公开的目的，术语“用户”、“订户”、“消费者”或“客户”应当被理解为是指如本文描述的一个应用或多个应用的用户和/或由数据提供者供给的数据的消费者。作为示例而非限制，术语“用户”或“订户”可以是指在浏览器会话中通过因特网接收由数据或服务提供者提供的数据的人，或者可以是指接收数据并且存储或处理数据的自动化软件应用。
本领域技术人员将认识到的是，本公开的方法和系统可以以许多方式实现，因此将不受前述示例性实施例和示例限制。换句话说，由单个或多个组件以硬件和软件或固件的各种组合执行的功能元素以及各个功能可以以或者客户端级别或者服务器级别或者这两个级别在软件应用当中分布。在这方面，本文描述的不同实施例的任何数量的特征可以组合到单个或多个实施例中，并且具有少于或多于本文描述的所有特征的替代实施例是可能的。
功能也可以全部地或部分地以现在已知道的或将要知道的方式在多个组件当中分布。因此，大量的软件/硬件/固件组合在实现本文描述的功能、特征、接口和偏好时是可能的。而且，本公开的范围覆盖用于执行描述的特征和功能和接口的传统已知方式，以及如本领域技术人员现在和今后将理解的可以对本文描述的硬件或软件或固件组件进行的那些变化和修改。
此外，本公开中作为流程图呈现和描述的方法的实施例通过示例的方式提供，以便提供对技术的更完整的理解。公开的方法不限于本文呈现的操作和逻辑流程。替代实施例被考虑，其中各种操作的次序被更改，并且其中作为较大操作的一部分被描述的子操作被独立地执行。
虽然为了本公开的目的已描述了各种实施例，但是不应当认为这样的实施例将本公开的教导限制到那些实施例。可以对上述元素和操作进行各种改变和修改以获得仍然在本公开中描述的系统和过程的范围内的结果。

Claims (20)

1.一种方法，包括：
由计算设备接收与长达一时间段一位置处的资产的操作相关的数据；
由所述计算设备分析所述数据，并且基于所述分析识别通过所述数据识别的异常信息；
通过网络经由所述计算设备使所述异常信息在用户界面UI内被显示，所述UI使得能够进行与显示的异常信息对应的交互和输入；
由所述计算设备响应于所述UI内的所述异常信息的显示接收反馈，所述反馈包括指示响应于查看所述UI内的所述异常信息的请求的类型的信息；
由所述计算设备基于所述反馈分析所述异常信息，并且基于所述分析确定报道分数，所述报道分数与所述位置处的所述操作对应；以及
由所述计算设备基于确定的报道分数引起所述UI内显示的所述异常信息的更新，所述更新包括与由所述反馈指示的请求的类型对应的动作。
2.如权利要求1所述的方法，还包括：
基于所述异常信息的分析，确定经由所述反馈识别的所述异常信息的属性，其中所述报道分数还基于所述属性。
3.如权利要求1所述的方法，还包括：
接收与所述位置处的所述资产的另一个操作相关的第二组数据；以及
基于所述第二组数据更新所述报道分数，其中所述第二组数据的显示至少部分地基于所述反馈。
4.如权利要求3所述的方法，其中所述第二组数据基于所述反馈被接收。
5.如权利要求1所述的方法，还包括：
基于识别的异常信息生成电子数据对象，所述电子数据对象包括数字地表示至少所述异常信息的可显示和交互式的信息。
6.如权利要求5所述的方法，其中电子数据对象的类型至少部分地基于异常信息的类型，所述异常信息的类型规定如何在所述UI内显示所述异常信息。
7.如权利要求1所述的方法，其中由所述反馈指示的所述请求的类型包括喜欢、不喜欢、重置或展开中的至少一个。
8.如权利要求1所述的方法，其中所述异常信息包括与引起接收的数据内的数据的异常的所述资产的所述操作的至少一个实例相关的信息。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述异常信息还包括与接收的数据中的剩余数据相关的附加信息。
10.如权利要求9所述的方法，其中所述附加信息包括与所述操作、用户、团队、所述资产以及所述位置中的至少一个相关的数据和元数据。
11.如权利要求1所述的方法，其中所述反馈由在用户的设备上查看所述UI的用户提供。
12.一种非暂时性计算机可读存储介质，所述非暂时性计算机可读存储介质有形地编码有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由与计算设备相关联的处理器执行时执行包括以下的方法：
由所述计算设备接收与长达一时间段一位置处的资产的操作相关的数据；
由所述计算设备分析所述数据，并且基于所述分析识别通过所述数据识别的异常信息；
通过网络经由所述计算设备使所述异常信息在用户界面UI内被显示，所述UI使得能够进行与显示的异常信息对应的交互和输入；
由所述计算设备响应于所述UI内的所述异常信息的显示接收反馈，所述反馈包括指示响应于查看所述UI内的所述异常信息的请求的类型的信息；
由所述计算设备基于所述反馈分析所述异常信息，并且基于所述分析确定报道分数，所述报道分数与所述位置处的所述操作对应；以及
由所述计算设备基于确定的报道分数引起所述UI内显示的所述异常信息的更新，所述更新包括与由所述反馈指示的请求的类型对应的动作。
13.如权利要求12所述的非暂时性计算机可读存储介质，还包括：
基于所述异常信息的分析，确定经由所述反馈识别的所述异常信息的属性，其中所述报道分数还基于所述属性。
14.如权利要求12所述的非暂时性计算机可读存储介质，还包括：
接收与所述位置处的所述资产的另一个操作相关的第二组数据；以及
基于所述第二组数据更新所述报道分数，其中所述第二组数据的显示至少部分地基于所述反馈。
15.如权利要求14所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述第二组数据基于所述反馈被接收。
16.如权利要求12所述的非暂时性计算机可读存储介质，还包括：
基于识别的异常信息生成电子数据对象，所述电子数据对象包括数字地表示至少所述异常信息的可显示和交互式的信息，其中电子数据对象的类型至少部分地基于异常信息的类型，所述异常信息的类型规定如何在所述UI内显示所述异常信息。
17.如权利要求12所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中由所述反馈指示的所述请求的类型包括喜欢、不喜欢、重置或展开中的至少一个。
18.如权利要求12所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述异常信息包括与引起接收的数据内的数据的异常的所述资产的所述操作的至少一个实例相关的信息，其中所述异常信息还包括与接收的数据中的剩余数据相关的附加信息，其中所述附加信息包括与所述操作、用户、团队、所述资产以及所述位置中的至少一个相关的数据和元数据。
19.一种计算设备，包括：
处理器；以及
非暂时性计算机可读存储介质，用于在其上有形地存储供所述处理器执行的程序逻辑，所述程序逻辑包括：
由所述处理器执行的用于由所述计算设备接收与长达一时间段一位置处的资产的操作相关的数据的逻辑；
由所述处理器执行的用于由所述计算设备分析所述数据并且基于所述分析识别通过所述数据识别的异常信息的逻辑；
由所述处理器执行的用于通过网络经由所述计算设备使所述异常信息在用户界面UI内被显示的逻辑，所述UI使得能够进行与显示的异常信息对应的交互和输入；
由所述处理器执行的用于由所述计算设备响应于所述UI内的所述异常信息的显示接收反馈的逻辑，所述反馈包括指示响应于查看所述UI内的所述异常信息的请求的类型的信息；
由所述处理器执行的用于由所述计算设备基于所述反馈分析所述异常信息并且基于所述分析确定报道分数的逻辑，所述报道分数与所述位置处的所述操作对应；以及
由所述处理器执行的用于由所述计算设备基于确定的报道分数引起所述UI内显示的所述异常信息的更新的逻辑，所述更新包括与由所述反馈指示的请求的类型对应的动作。
20.如权利要求19所述的计算设备，还包括：
由所述处理器执行的用于基于所述异常信息的分析确定经由所述反馈识别的所述异常信息的属性的逻辑，其中所述报道分数还基于所述属性。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11848027B2 (en) * 2021-05-03 2023-12-19 Sap Se Federated learning with sound to detect anomalies in the industrial equipment

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1706776A1 (en) * 2004-01-23 2006-10-04 GSI Group Corporation System and method for virtual laser marking
US20120137367A1 (en) * 2009-11-06 2012-05-31 Cataphora, Inc. Continuous anomaly detection based on behavior modeling and heterogeneous information analysis
GB2541649A (en) * 2015-08-21 2017-03-01 Senseye Ltd User feedback for machine learning
US20170214744A1 (en) * 2015-11-30 2017-07-27 Veniam, Inc. Systems and methods for adapting a network of moving things, for example including autonomous vehicles, based on user feedback
US10156842B2 (en) * 2015-12-31 2018-12-18 General Electric Company Device enrollment in a cloud service using an authenticated application
US20180239313A1 (en) * 2017-02-22 2018-08-23 Stellar Vdc Residential, Llc Building model with virtual capture of as built features and objective performance tracking
WO2019099088A1 (en) * 2017-11-17 2019-05-23 Siemens Aktiengesellschaft Risk analysys for indusrial control system
US10965516B2 (en) * 2018-03-27 2021-03-30 Cisco Technology, Inc. Deep fusion reasoning engine (DFRE) for prioritizing network monitoring alerts

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