CN114967910A - 向可穿戴设备提供内容和/或功能特征 - Google Patents
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Abstract
提供了一种可穿戴设备，包括：至少一个处理核心；至少一个存储器，包括计算机程序代码；所述至少一个存储器和计算机程序代码配置为利用至少一个处理核心来使可穿戴设备：接收指示了用于计算机程序代码的输入元素的一个或多个处理程式，所述输入元素至少包括一个或多个触发事件、一个或多个显示模板以及一个或多个内容元素；接收用于选择一个或多个处理程式中的处理程式的用户输入；检测对应于一个或多个触发事件的触发事件；以及响应于检测到触发事件，根据与触发事件对应的显示模板来提供与触发事件对应的一个或多个内容元素，以显示在可穿戴设备的显示器上。
Description
技术领域
本发明的各种示例性实施例涉及可穿戴设备。
背景技术
例如，可穿戴设备中的各种特征可作为嵌入式软件来实现。该软件通常以多个版本创建，这些版本可与新设备一起分发，和/或作为更新提供给可穿戴设备。除了嵌入式软件，可穿戴设备还可使用应用程序软件。软件开发人员例如通过测试和消除可能的错误来确保这些特征能与设备配合使用。
发明内容
根据一些方面，提供了独立权利要求的主题。在从属权利要求中定义了一些示例性实施例。各个示例性实施例所寻求的保护范围由独立权利要求来限定。在本说明书中描述的未落入独立权利要求的范围内的示例性实施例和特征(如果有的话)将被解释为对理解各种示例性实施例有用的示例。
根据第一方面，提供了一种可穿戴设备，包括：至少一个处理核心；至少一个存储器，包括计算机程序代码；所述至少一个存储器和计算机程序代码配置为利用所述至少一个处理核心来使所述可穿戴设备：接收指示了用于所述计算机程序代码的输入元素的一个或多个处理程式，所述输入元素至少包括一个或多个触发事件、一个或多个显示模板以及一个或多个内容元素；接收用于选择所述一个或多个处理程式中的处理程式的用户输入；检测对应于所述一个或多个触发事件的触发事件；以及响应于检测到所述触发事件，根据与触发事件对应的显示模板来提供与触发事件对应的一个或多个内容元素，以显示在所述可穿戴设备的显示器上。
根据第二方面，提供了一种方法，包括：由可穿戴设备接收指示了用于计算机程序代码的输入元素的一个或多个处理程式，所述计算机程序代码存储在所述可穿戴设备的至少一个存储器中，所述输入元素至少包括一个或多个触发事件、一个或多个显示模板以及一个或多个内容元素；接收用于选择所述一个或多个处理程式中的处理程式的用户输入；检测对应于所述一个或多个触发事件的触发事件；以及响应于检测到所述触发事件，根据与触发事件对应的显示模板来提供与所述触发事件对应的一个或多个内容元素，以显示在所述可穿戴设备的显示器上。
根据第三方面，提供了一种非暂时性计算机可读介质，其包括程序指令，当由至少一个处理器执行时，所述程序指令使可穿戴设备至少执行根据第二方面的方法。
根据另一方面，提供了一种计算机程序，其配置为至少使第二方面的方法被执行。
附图说明
图1以示例的方式示出了系统；
图2以示例的方式示出了用于向可穿戴设备提供内容和/或功能特征的系统的概览；
图3以示例的方式示出了处理程式；
图4以示例的方式示出了处理程式；
图5以示例的方式示出了处理程式；
图6以示例的方式示出了处理程式；
图7通过示例示出了可穿戴设备的框图；
图8通过示例示出了方法的流程图；和
图9通过示例示出了与可穿戴设备通信的外部传感器和/或设备。
具体实施方式
如本文所公开的系统有益于第三方服务，使其特征能在可穿戴设备中实时可用，无需第三方服务本身进行应用程序开发或软件开发。该系统基于第三方服务通过云应用程序编程接口提供可在可穿戴设备中使用的内容和/或功能的逻辑。第三方服务可以预先指定的处理程式的格式来提供内容和功能，并且所得到的处理程式可从云应用程序编程接口同步到可穿戴设备。例如，处理程式定义了关于何时显示内容的触发事件、定义了如何显示内容的显示模板，以及要显示的内容。
图1以示例的方式示出了系统100。该系统包括设备110，其例如可包括可穿戴设备，如智能手表、数字手表或活动手镯。设备110可包括显示器，其例如可包括触摸屏显示器。设备110例如可由可充电电池供电。
设备110可与通信网络通信耦合。例如，在图1中，设备110通过无线链路 112与基站120耦合。基站120可包括蜂窝基站或非蜂窝基站，其中非蜂窝基站可称为接入点。蜂窝技术的示例包括宽带码分多址(WCDMA)和长期演进(LTE)，而非蜂窝技术的示例包括无线局域网(WLAN)和全球微波接入互操作性 (WiMAX)。基站120可通过连接123与网络节点130耦合。连接123例如可以是有线连接。网络节点130例如可包括控制器或网关设备。网络节点130可经由连接134与网络140接口，网络140例如可包括因特网或公司网络。网络140 可经由连接141与其它的网络耦合。在一些实施例中，设备110并未配置为与基站120耦合。网络140例如可包括后端服务器，或者与后端服务器通信耦合。
设备110和通信网络之间的通信可通过另一个用户设备来实现，例如移动电话160或诸如笔记本电脑的个人计算机。设备110可通过无线或有线连接与用户设备通信。例如，设备110可使用诸如蓝牙的无线连接162与移动电话160通信。移动电话160可安装有应用程序，该应用程序可配置为与网络建立通信连接165，使得设备110例如可通过移动电话160从网络接收数据以及向网络发送数据。作为有线连接的示例，设备110可通过数据电缆，例如通用串行总线(USB)电缆连接到笔记本电脑。笔记本电脑例如可安装有用于在设备110和网络中的网络服务之间同步数据的程序。
设备110可配置为经由卫星链路151从卫星星座150处接收卫星定位信息。卫星星座例如可包括全球定位系统(GPS)或伽利略星座。卫星星座150可包括多于一颗卫星，然而为了清楚起见在图1中仅示出了一颗卫星。同样，通过卫星链路151接收定位信息可包括从多于一颗卫星处接收数据。
作为从卫星星座处接收数据的替代或补充，设备110可通过与基站120所在的网络进行交互来获得定位信息。例如，蜂窝网络可采用各种方式来定位设备，例如三角测量、多边测量，或基于可能或正在进行连接的基站的身份来进行定位。同样，非蜂窝基站或接入点可以知道它自己的位置，并将其提供给设备110，从而使设备110能够将自己定位在该接入点的通信范围内。设备110可以是采用诸如蓝牙或Wi-Fi等无线技术进行定位的室内定位系统的一部分。
设备110可配置为例如从卫星星座150、基站120或通过向用户请求来获得当前时间。一旦设备110具有当前时间和对其位置的估计，设备110例如可以查阅查找表，以确定直到例如日落或日出的剩余时间。设备110同样可以获得一年中的时间的信息。
设备110可包括至少一个传感器或与至少一个传感器耦合，例如加速度传感器、高度计、湿度传感器、温度传感器、心率(HR)传感器、环境光传感器和/ 或血氧水平传感器。设备110可配置为例如使用所述至少一个传感器来产生和存储时间序列中的传感器数据，包括按时间序列采集的多个样本。在一些实施例中，设备110包括加速度传感器和HR传感器。在一些其它的示例中，设备110包括加速度传感器、HR传感器和高度计。
加速度传感器或运动传感器例如可包括6自由度(DoF)或9DoF的惯性测量单元(IMU)。加速度传感器例如可包括3D数字加速度计和/或3D数字陀螺仪。±2/±4/±8/±16g的全量程加速度范围和±125/±250/±500/±1000/±2000/ ±4000度/秒(dps)的角速率范围也是支持的。例如，加速度传感器可包括3D 磁力计。
心率的测量可以是电气的或光学的。电气测量基于佩戴在胸带上的心电图传感器。光学测量基于例如安装在手腕上的光电容积描记术(PPG)传感器，其从发光二极管发出光，穿过皮肤，并测量光线如何从皮肤下的血管散射。
当用户佩戴了可穿戴设备时，可以在可穿戴设备的显示器上显示信息。信息和/或功能可由第三方提供给可穿戴设备。例如，第三方可以是提供训练指导、导航信息、营养信息、锻炼提示、旅游信息和/或新闻的服务提供商或公司。
当信息显示在显示器上时和/或当可穿戴设备执行特定动作时的时刻可基于检测到的事件来定义，作为触发事件。当已经检测到触发事件时，来自第三方的信息被提供用于显示，和/或可穿戴设备执行由第三方所定义的动作。可以预先指定关于如何显示信息的显示格式或显示模板结构。例如，模板结构可由可穿戴设备的制造商确定。可根据由可穿戴设备使用包括在可穿戴设备中的至少一个传感器所产生的传感器数据来定义触发事件。定义触发事件的数据结构可称为处理程式。
图2以示例的方式示出了用于向可穿戴设备提供内容和/或功能特征的系统 200的概览。例如，第三方可在可穿戴设备的日常使用期间和/或在锻炼期间提供要在可穿戴设备的显示器上显示的内容，和/或要由可穿戴设备执行的功能特征。
该系统包括可穿戴设备210。该可穿戴设备例如可以是图1的智能手表110。可穿戴设备包括至少一个配置为存储了至少一个处理程式的存储器。用户可选择在锻炼和/或日常使用期间使用的处理程式。例如，用户可通过提供用户输入来在锻炼之前选择处理程式。可穿戴设备可通过用户界面来接收用户输入，例如通过触摸屏或按钮。处理程式例如可包括城市指南或培训课程。处理程式215的选择例如可包括“My Strava Segments”、“TPPyramid Interval”、“Nutrition guide”、“FitBod Leg Day workout”、“UTMB(Ultra-Trail du Mont Blanc)Nutrition plan”、“Chamonix HotSpots”、“Halloween run”和“Wings For Life World Run”。
处理程式的内容可由作为外部源的第三方来创建，该第三方响应于触发事件创建和提供要在可穿戴设备的显示器上显示的内容，和/或响应于触发事件为可穿戴设备提供其他特征，例如由可穿戴设备执行一些动作。
处理程式的内容的创建基于预先指定的格式。例如，可穿戴设备的制造商可指定格式，即处理程式的格式。处理程式的格式可被认为是这样的数据格式或数据结构，其定义了在可穿戴设备的显示器上显示什么内容以及何时显示，和/或可穿戴设备配置为执行什么动作以及何时执行。例如，数据结构可以是包括列和行的表格，或者逗号分隔值(csv)文件，或者字符分隔值文件。数据结构可包括向第三方指示第三方可以或应该将哪种类型的数据和/或内容包括到数据结构中的标题。由第三方填写的数据结构可被认为是处理程式。在至少一些实施例中，处理程式不是可执行的二进制文件。在至少一些实施例中，处理程式不包括以编程或脚本语言编写的可执行指令。处理程式可以是或包括数据文件或文本文件。在至少一些实施例中，处理程式是不包括要执行的指令或代码的数据文件。处理程式为计算机程序代码或指令提供了输入元素或参数，计算机程序代码或指令存储在可穿戴设备的至少一个存储器中，并由可穿戴设备中的至少一个处理器来执行。
处理程式222、224、226、228可存储在云应用程序编程接口(云API)220 中。例如，处理程式可通过推送消息从云API中传输或同步225到可穿戴设备。云API 220可包括处理程式的公共存储库227，并且存储了不同用户的账户，其中用户可能已经存储了处理程式。
处理程式可定义处理程式的元数据，例如处理程式的名称，处理程式的简短描述，处理程式是否用于锻炼课程和/或日常使用，在何种体育活动的期间处理程式将被使用，等等。
处理程式可定义可穿戴设备响应于处理程式而如何动作。处理程式可定义触发机制或触发事件是否基于时间(时钟时间)、测量时间(锻炼的持续时间)、测量距离、位置、海拔、心率和/或与用户生理有关的一些其他参数，例如速度、步速、检测到的运动，和/或温度。此外，触发事件可基于用户提供的输入。例如，用户可按下按钮作为触发事件。作为另一个示例，可穿戴设备可接收来自外部传感器或设备的输入。例如，骑行功率计可与可穿戴设备通信连接，并且触发事件可基于从该外部传感器或设备接收到的输入。在图9的上下文中描述了配置成向可穿戴设备提供输入的外部传感器或设备的示例。
例如，如果触发事件基于测量的时间，则当锻炼的持续时间在5分钟到10 分钟之间时可以显示第一内容，而当锻炼的持续时间在10分钟到15分钟之间时可以显示第二内容。
作为另一示例，如果触发事件基于距离，则可在锻炼的10公里、15公里、 25公里的里程处显示内容5秒。
作为另一示例，如果触发事件是基于位置的，则可在纬度和经度坐标处于某个范围内时显示内容20秒。
作为另一示例，触发事件可基于不同的量和逻辑步骤的测量。例如，触发事件可基于心率、时间和/或速度。例如，只要心率低于150bpm(每分钟跳动数)，就可显示第一屏幕X，在心率超过150bpm的阈值后，可在接下来的10分钟内显示第二屏幕Y，以及只要速度低于10km/h，就可显示第三屏幕X。该逻辑可由第三方服务来定义。例如，可以定义如果心率低于用户最大心率的70％，则可显示文本“OK”，而如果心率高于该限值，则可显示文本“Hard”。
作为另一示例，触发事件可定义为增量值，即，基于与先前触发事件相关联的值的差异。例如，参考上面的示例，基于距离的触发事件可替代性地定义为： 10km、Δ5、Δ10，这相当于10km、15km、25km。作为另一个示例，可以指示用户在第一区间之后进行恢复，直到心率低于某个值。后面的触发事件可定义为Δ5 min，文本为“2nd interval(第二区间)”，意思是从检测到心率低于某个值的时间点开始，后面的5min为一个区间。因此，触发事件可基于同一处理程式中的不同量的测量。
可以并行使用两个或更多个处理程式。例如，一个处理程式可包括基于位置的触发事件，而另一个处理程式可包括基于时间的触发事件。
可穿戴设备可包括配置为解释或解析处理程式及其内容的解释器216或解析器。可穿戴设备配置为使用解释器来读取和解释处理程式，并使用处理程式中的信息以便根据处理程式来执行动作。可穿戴设备可在锻炼正在进行时和/或在日常使用期间解释处理程式。由可穿戴设备执行的动作例如可包括显示处理程式中指定的某些内容、激活警报等。解释器根据处理程式中定义的触发事件来触发动作。例如，解释器可以是可穿戴设备的固件的一部分。解释器包括或可以访问存储在可穿戴设备的存储器中的计算机程序指令或代码。处理程式为这些计算机程序指令提供输入元素或参数。可穿戴设备包括至少一个处理器或处理器核心，其配置为执行计算机程序指令，以使可穿戴设备执行动作。计算机程序指令使用处理程式提供的输入元素。在至少一些实施例中，处理程式不包括以编程或脚本语言编写的可执行指令。处理程式可以是数据文件或文本文件，或包括数据文件或文本文件。处理程式为存储在可穿戴设备中的计算机程序指令提供的输入可包括至少一个或多个触发事件、一个或多个显示模板，以及一个或多个内容元素。
处理程式可响应于检测到触发事件来定义内容元素，即，在显示器上显示什么内容，以及如何在显示器上显示内容。例如，可将显示器划分为可以同时显示不同内容的区域。例如，处理程式可定义成：显示器使用四个区域，并在锻炼期间显示以下参数：心率、速度、步速、基于GPS的位置。作为另一个示例，处理程式可定义成：显示器使用一个区域，并显示诸如“接下来的20秒开合跳”或“干得好！”之类的文本。
例如，要显示的内容可包括图像内容。图像内容可由第三方服务提供，并且可以是例如一个人做深蹲的照片，或者一个含有碳水化合物饮料的营养图标。
显示视图或显示模板可定义为处理程式的一部分。显示模板例如可以是图形、文本字段，或包含两个、三个、四个、五个字段的区域，或者表格。显示模板可由可穿戴设备的制造商定义。第三方服务可在处理程式中定义使用哪种显示视图或模板以及何时使用。处理程式可定义从可穿戴设备内部产生的传感器数据中获得的信息如何显示在可穿戴设备的显示器上。将显示模板定义为处理程式的一部分是有益的，尤其是因为可穿戴设备的显示器尺寸有限。显示模板允许第三方服务确定内容如何显示在显示器上。这样，避免了第三方服务需要使太多的信息(例如字母和/或数字)适应于显示器的区域或字段的情况。换言之，可选择的显示模板防止了第三方服务在某个区域上提供要显示的内容，而该区域对于要显示的内容来说太小。这取决于什么样的模板适合于该内容，以便使内容仍然很好地适合于可穿戴设备的显示器。
处理程式，例如第一处理程式可包括第二处理程式的指示。该指示可定义在与触发事件相对应的动作中。解释器检测到第二处理程式，并且配置为解释第二处理程式，并且一旦第二处理程式完成就返回到第一处理程式以继续第一处理程式。例如，处理程式可包括地址，例如统一资源定位器(URL)，第二个处理程式可驻留在其中。在解释器或解析器检测到包含在第一处理程式中的第二处理程式的情况下，可穿戴设备可配置为将第二处理程式下载到可穿戴设备的存储器中，以使第二处理程式准备好在触发时运行。备选地，可穿戴设备可以提示用户，使得用户可提供关于是否要预先下载第二处理程式或者何时触发该处理程式的输入。
例如，当用户开始慢跑时，在用户家中开始第一处理程式。第一处理程式包括第二处理程式，用户可以选择是在家下载第二处理程式还是在触发第二处理程式时下载第二处理程式。用户选择在触发时下载处理程式。第一处理程式可包括基于运动中心的位置的触发事件。用户到达运动中心。该位置可触发包括适合于该运动中心的锻炼活动的第二处理程式。可响应于检测到触发事件，即运动中心的位置来将第二处理程式下载到可穿戴设备中。例如，用户可使用体育中心提供的无线网络进行下载。
例如，用户已经选择了名为“My Strava Segments”211的处理程式。处理程式解释器216可解释该处理程式，并且基于该解释，当已经检测到处理程式中定义的某个触发事件时，可穿戴设备的显示器217可在文本字段上显示“Start Alp de Huez Strava Segment”。例如，触发事件可以基于位置。图4显示了与Strava Segments相关的处理程式的更详细示例。
作为另一个示例，用户已经选择了称为“TP Pyramid interval”212的处理程式。处理程式解释器216可解释该处理程式，并且基于该解释，当已经检测到某个触发事件时，可穿戴设备的显示器217可显示“3rd interval(第三区间)”的标题，并在三个字段的模板上显示以下参数：剩余时间1:12min；心率134；距离1.23 km。例如，触发事件可以基于锻炼的持续时间。图3显示了与区隔有关的处理程式的更详细示例。
作为进一步的示例，用户已经选择了称为“Nutrition guide”213的处理程式。处理程式解释器216可以解释该处理程式并且基于该解释，当检测到某个触发事件时，可穿戴设备的显示器217可在一个文本字段上显示“Take a Gel！”，在另一个字段上显示“(5th/15gels)”。触发事件可以基于锻炼的持续时间。处理程式可定义成超级马拉松中的每30分钟需要服用一次营养胶囊，并且指示在显示器上显示“Take a Gel！”的说明。处理程式可以进一步定义每30分钟显示的附加文本，即“1st/15gels”、“2nd/15gels”、“3rd/15gels”，等等。
用于处理程式的云API可被认为是一种模型，其中第三方230可将处理程式 240、242、244推送到云API 220，处理程式可从云API 220同步225到可穿戴设备210。可穿戴设备210可从云API下载处理程式。第三方230可以是连接到云API 220的服务和/或应用程序。例如，第三方可以是提供训练指导、导航信息、营养信息、锻炼提示、旅游信息和/或新闻的服务提供商或公司。例如，训练计划工具可将区间锻炼作为要同步到可穿戴设备的处理程式来推送。可以根据由可穿戴设备的制造商定义的数据结构或处理程式的格式来提供内容和/或功能。或者，云API 220可从第三方的源，例如第三方的API 230获取处理程式的内容，并且可以通过云API 220将内容转换成处理程式的格式。
用户可将许多处理程式存储在自己的账户中。处理程式的数量可能会受到限制。例如，用户的一个帐户中最多可以有100个处理程式。存储在用户帐户中的处理程式可自动同步到可穿戴设备。当用户选择锻炼处理程式时，该处理程式在可穿戴设备中可用。例如，这意味着该处理程式在锻炼活动开始之前可用。
图3以示例的方式示出了处理程式300。处理程式的格式例如可定义处理程式的以下属性：
-当显示内容时，即触发事件310：触发事件可基于时间、距离、位置、心率等，或这些的组合。
-显示类型或模板320：显示器是否在文本字段上显示文本、在三个字段视图上显示不同的参数，或在五个字段视图上显示不同的参数，字段的数量例如可以是1、2、3、4、5、6，具体取决于可穿戴设备。
-标题330：例如，标题可以是文本或图标。如果使用文本字段，则标题文本可以定义要在文本字段上显示的文本。
-显示的参数340：显示器的不同字段中显示了哪些参数，提供的参数的数量可以对应于由显示模板320定义的字段的数量。
-动作350：除了显示不同的内容外，触发事件还可以触发其他动作。例如，可以在每圈开始和之后触发警报，和/或可以触发虚拟地按下圈按钮。也就是说，该圈可配置为开始和/或结束。圈数在存储的锻炼数据中可见，用户随后可以分析锻炼活动并比较圈数。作为又一示例，动作可以使得可穿戴设备配置为将数据存储在存储器中。例如，响应于相应的触发事件310，可以在可穿戴设备的显示器上向用户提出用户是否想要存储诸如单圈时间的数据的问题。如果用户提供输入以存储数据，则可穿戴设备将关于锻炼活动的数据存储到可穿戴设备的存储器或云存储器。或者，可穿戴设备可以默认存储关于锻炼活动的数据而无需向用户询问。响应于触发事件而存储的数据可以在处理程式中定义。数据可包括可穿戴设备的当前状态的数据，例如当前位置、电池电量、时间、场景数据等。场景数据可被认为包括例如天气、位置、时间等。动作350是可选的，这意味着在一些实施例中动作350不存在。
-以图形方式显示的仪表，例如一个测量值。例如，可预设用户的最大心率并显示为100％或满量程值，并且仪表可以将当前心率指示为最大心率的百分比。例如，仪表可以将当前心率指示为满量程的40％或4/10。图形指示器例如可以是指针或条。
第三方可以为处理程式300提供了内容。例如，第三方可以用触发事件以及相应的显示模板、标题、参数和动作来填充表格。
用户可选择具有标题360：“基于距离的区间”的锻炼处理程式300。标题 360可以是处理程式的一部分，例如，标题360可包括在处理程式的元数据中。在图3的示例中，触发事件310基于距离。用户开始锻炼，距离为0m。这意味着检测到第一触发事件。根据处理程式，显示器在锻炼开始时使用三个字段视图。标题定义为“2公里热身”。在热身期间，显示器显示以下参数：配速、距离、心率。
当用户已经跑了1999m时，检测到第二触发事件。显示器使用显示“第一区间”的文本字段。警报也被触发，这是因为热身期结束，并且第一区间或第一圈开始了。警报例如可以是显示器上的声音和/或光，或者可穿戴设备可以短时间振动。可以虚拟地按下一个圈按钮，作为一圈开始的标志。
第三触发事件是2000m。显示器在第一区间使用字段视图。显示器在标题上显示“1st”。在三个字段中，显示器显示单圈耗时、“2000m-单圈距离”和配速。参数“2000m-单圈距离”可由可穿戴设备计算。2000m是区间的长度，例如可以基于GPS信号来确定单圈距离。
第四触发事件为3999m，即当用户已完成或即将完成第一区间时。显示器使用文本字段来显示“停止”。警报也被触发，这是因为第一区间或第一圈已经结束。可以虚拟地按下一个圈按钮，作为这一圈结束的标志。
第五触发事件是4000m。显示器采用五个字段视图，标题定义为“1st恢复”。在五个字段中，显示器显示上一圈速度、上一圈持续时间、当前配速、当前心率、“500m-单圈距离”。参数“500m-单圈距离”由可穿戴设备计算。500m是恢复期的长度，例如可以根据GPS信号来确定单圈距离。
第六触发事件可以是4500m，即当用户完成了恢复期时。触发事件可以有附加条件。例如，可以定义恢复圈至少为500m，且心率需要低于某个值。当满足这两个条件时，可以将恢复期设定为结束，并可以开始第二区间。
作为锻炼处理程式的另一个示例，可以考虑由第三方服务提供的交叉健身应用程序“Daily Tabata session”。第三方服务可每天创建一个新的锻炼活动，并以可穿戴设备制造商定义的处理程式的格式将其推送到云API。例如，第三方可创建处理程式“WednesdayTabata session”。可穿戴设备可以与云API同步，以便可穿戴设备从云中检索处理程式。用户可以是交叉健身应用程序“Daily Tabata session”的用户。用户可在开始锻炼之前选择处理程式“Wednesday Tabata session”。一开始，显示器已被定义为使用三字段视图，包括锻炼持续时间、当前心率和文本字段。开始时，文本字段可能会显示文本“热身”。热身10分钟后，显示视图可能会变为带有文本“深蹲”的文本字段20秒。在前20秒的深蹲之后，接下来是10秒的休息。在10秒内，文本字段可能会显示“休息”。然后，可以激活警报并显示带有40秒倒数计时的视图，在此期间，文本字段上会显示文本“深蹲”。深蹲40秒后，接下来是10秒的休息。休息时间过后，文本字段会显示“俯卧撑”20秒。包含时间和要显示的文本的信息由第三方服务提供。
图4作为示例示出了处理程式400。用户可选择具有标题460：“Strava Segment”的锻炼的处理程式。第三方已经为处理程式400提供了内容。例如，第三方已经用触发事件410、显示模板420、标题430、参数440和动作450填充了表格。
触发事件基于位置。例如，位置可以基于GPS信号和坐标。如果可穿戴设备根据处理程式中定义的横向和纵向坐标检测到位置，则检测到触发事件。
第一触发事件未定义位置。在锻炼开始时，显示器使用三字段视图，字段显示锻炼的速度、距离和耗时。显示器上显示标题“Strava Segments”。
第二触发事件由Strava区段或部分开始的位置的坐标定义。可穿戴设备检测到位置，显示文本“Start-Alped'Huez”。文本可以显示预定的时间，例如5秒钟。触发警报以指示区段的开始。虚拟地按下圈按钮，作为圈或段开始的标志。
第三触发事件可定义为在检测到区段开始之后的一个短时间段。换言之，可以定义为区段的开始持续一个短时间段，之后第三事件开始。这里的短时间段例如可以是4、5或6秒。在Strava区段期间，显示器使用三个字段显示“个人纪录-单圈耗时”、速度、“区段长度-单圈距离”。文本“Alped'Huez”显示为标题。如果用户是第一次使用该区段，则可以显示平均时间或最快时间，而不是个人纪录。
第四触发事件由Strava区段结束的坐标来定义。显示器使用三个字段，并显示“个人纪录-上一圈耗时”、上一圈速度、上一圈平均心率。触发警报以指示该区段的结束。虚拟地按下圈按钮，作为圈或区段结束的标志。可以定义成区段的结束持续一个很短的时间段，例如5秒。文本“End-Alped'Huez”显示为标题。
锻炼可以继续，直到可穿戴设备基于坐标检测到另一个Strava区段，或者用户停止锻炼。在锻炼期间，可穿戴设备可配置为例如在显示器上显示速度、距离和持续时间，如之前在检测到的第一个Strava区段一样。
图5作为示例示出了处理程式500。用户可选择具有标题560“Helsinki CityGuide(赫尔辛基城市指南)”的处理程式。第三方已为处理程式500提供了内容。例如，第三方已用触发事件510、显示模板520、标题530、参数540和动作550 填充了表格。
触发事件基于位置，即基于纬度和经度的GPS坐标。显示器使用文本字段。当用户在城市中移动时，当用户经过指定坐标或用户位置与指定坐标足够接近时，显示器上会显示一定的文字。与指定坐标足够接近的位置可被确定为距坐标的距离范围。例如，当用户距指定坐标50m以内时，可以认为用户足够近。基于位置的触发事件可以按预定的顺序，或随机的顺序。如果触发事件是预定的顺序，则用户可以按照预定的路径，可穿戴设备可尝试检测下一个触发事件对应的位置。如果触发事件是随机的顺序，则可穿戴设备可以扫描触发事件，并且当经过与任一触发事件对应的位置或距离足够近的位置时，可穿戴设备检测到触发事件。
例如，当用户经过或足够接近以下坐标“纬度：60°10'19.80"N；经度： 24°55'35.39"E”时，显示文本“Finlandia Hall”。文本可以显示预定的时间，或者只要用户位于足够接近所讨论的坐标，它就可以显示。此外，可以启动警报。当用户足够接近以下坐标“纬度：60°10'10.80"N；经度：24°56'7.79"E”时，显示文本“Kiasma”。当用户足够接近以下坐标“纬度：60°12'12.39"N；经度： 24°55'26.40"E”时，显示文本“Hartwall Arena”。当用户足够接近以下坐标“纬度：60°10'11.40"N；经度：24°56'17.39"E”时，显示文字“Helsinkicentral railway station(赫尔辛基中央火车站)”。
作为城市指南的另一个示例，可以考虑指南“Run in Manhattan(曼哈顿跑步)”。提供城市指南工具的第三方服务可将指南以可穿戴设备的制造商所定义的处理程式的格式推送到云API中。然后，将处理程式同步到可穿戴设备。用户可在开始锻炼之前选择处理程式“Run in Manhattan”。每次用户足够接近或经过处理程式定义的位置时，可穿戴设备的显示器可显示处理程式中定义的视图。例如，视图可以显示预定的时间，例如30秒，或者只要用户靠近该位置就显示视图。显示器上的内容例如可包括该位置的名称，以及该位置的景点的图像或照片。例如，可在可穿戴设备的显示器上显示“帝国大厦”和相应的图像。
图6以示例的方式显示了日常使用的处理程式。触发事件可基于检测到的运动。例如，可穿戴设备包括运动传感器。当可穿戴设备的用户正在睡觉时，运动传感器检测到的运动最小。当用户从床上醒来时，运动传感器会检测到增加的运动。例如，检测到的运动高于预定阈值。可穿戴设备还可以使用时钟时间并确定用户起床的正常时间。当基于检测到的动作检测到用户已经醒来并且时间已经过了7:00时，显示器可以显示文本“早上好！”。
第二触发事件可基于检测到运动已经低于预定阈值达预定时间，例如，1小时。用户可能正在工作并坐在计算机前。然后，显示器可以显示文本“休息一下”和正在伸展的人的图像。可以为可穿戴设备触发动作，其配置为向用户提示开始锻炼活动“短伸展程序”的建议。如果用户提供输入以开始锻炼活动，则可穿戴设备可从可穿戴设备的存储器或从云中检索锻炼活动。锻炼活动可包括可以显示在可穿戴设备的显示器上的伸展指令。指令可以包括图像、文本、音频和/或视频。例如，可将视频流式传输到可穿戴设备。
如上所述，可以并行使用两个或更多个处理程式。例如，可以全天使用日常使用的处理程式，并且在一天中的某个时间点，用户可以选择要使用的锻炼处理程式。日常使用的处理程式可以继续在后台运行。锻炼结束后，一直在后台运行的日常处理程式将继续运行。日常使用的处理程式可包括作为与触发事件相对应的动作的锻炼处理程式，该触发事件例如是特定的时间。
图7通过示例示出了可穿戴设备的框图。图7以示例的方式示出了装置的框图。设备700例如可包括可穿戴设备，例如图1所示的运动手表或智能手表110。设备700包括处理器710，其例如可包括单核或多核处理器，其中单核处理器包括一个处理核心，而多核处理器包括不止一个处理核心。处理器710通常包括控制器件。处理器710可包括一个以上的处理器。处理器710可以是控制器件。处理核心例如可包括由ARM Holdings公司生产的Cortex-A8处理核心或由 Advanced Micro Devices公司设计的Steamroller处理核心。处理器710可包括至少一个Qualcomm Snapdragon和/或Intel Atom处理器。处理器710可包括至少一个专用集成电路(ASIC)。处理器710可包括至少一个现场可编程门阵列(FPGA)。处理器710可以是设备700中的用于执行方法步骤的器件。处理器710可以至少部分地被计算机指令配置为执行动作。
设备700可以包括存储器720。存储器720可以包括随机存取存储器和/或永久存储器。存储器720可包括至少一个RAM芯片。存储器720例如可以包括固态、磁性、光学和/或全息存储器。存储器720可以是处理器710至少部分可访问的。存储器720可以至少部分地包括在处理器710中。存储器720可以是用于存储信息的器件。存储器720可以包括将处理器710配置为来执行的计算机指令。当被配置为使处理器710执行某些动作的计算机指令存储在存储器720中，并且设备700整体被配置为使用来自存储器720的计算机指令在处理器710的指导下运行时，处理器710和/或其至少一个处理核心可以被认为是配置为执行所述某些动作。存储器720可以至少部分地包括在处理器710中。存储器720可以至少部分地位于设备700的外部，但是设备700可以访问。存储器720可存储由第三方提供的一个或多个处理程式。
设备700可以包括发射器730。设备700可以包括接收器740。发射器730 和接收器740可配置为根据至少一种蜂窝或非蜂窝标准来分别发送和接收信息。发射器730可包括一个以上的发射器。接收器740可以包括一个以上的接收器。发射器730和/或接收器740可配置成例如根据用于移动通信的全球系统(GSM)、宽带码分多址(WCDMA)、5G、长期演进(LTE)、IS-95、无线局域网(WLAN)、以太网和/或全球范围的微波互通性(WiMAX)等标准来工作。
设备700可以包括近场通信(NFC)收发器750。NFC收发器750可以支持至少一种NFC技术，例如NFC、蓝牙、Wibree或类似技术。
设备700可包括用于有线数据通信或充电的电缆的端口。例如，该设备可以包括USB端口。
例如，设备700可使用接收器740和/或收发器750从外部源接收一个或多个处理程式。设备可以使用接收器740来接收卫星定位信息。
设备700可以包括用户界面(UI)760。UI 760可以包括显示器、键盘、触摸屏、设置为通过使设备700振动来向用户发出信号的振动器、扬声器和麦克风中的至少一种。用户能够经由UI 760来操作设备700，例如选择处理程式，和/ 或开始和/或停止锻炼活动，管理存储在存储器720中或通过发射器730和接收器 740或通过NFC收发器750可访问的云上的数字文件。
设备700可包括显示器770，或可以耦合到显示器。显示器可由处理器来操作。例如，显示器可配置为响应于检测到触发事件并根据与触发事件对应的显示模板来显示与触发事件对应的一个或多个内容元素。
设备700可以包括传感器，例如加速度传感器780、心率传感器790、高度计、湿度传感器、温度传感器、环境光传感器和/或血氧水平传感器。
图8以示例的方式示出了方法的流程图。方法800包括由可穿戴设备接收810 一个或多个处理程式，其指示了用于存储在可穿戴设备的至少一个存储器中的计算机程序代码的输入元素，该输入元素包括至少一个或多个触发事件、一个或多个显示模板，以及一个或多个内容元素。方法800包括接收820用于选择所述一个或多个处理程式中的处理程式的用户输入。方法800包括检测830对应于所述一个或多个触发事件的触发事件。该方法包括响应于检测到触发事件并根据与触发事件对应的显示模板来提供840与触发事件对应的一个或多个内容元素以显示在可穿戴设备的显示器上。
例如，当由可穿戴设备中的至少一个处理器执行时导致执行该方法的计算机代码或程序指令可包括其输入元素作为子程序被接收的计算机代码。
如本文所公开的处理程式模型有利于第三方服务使其特征在可穿戴设备中实时可用，而无需第三方服务本身进行应用程序开发或软件开发。第三方服务不需要知道如何进行软件开发，这对特定设备(例如可穿戴设备)来说可能具有挑战性。用户可拥有可穿戴设备的新功能而无需软件更新。可穿戴设备可通过与云 API的同步操作来接收具有新特征或内容的处理程式。可穿戴设备可能不需要安装辅助的应用程序，但它是根据第三方服务所提供的特征来启用设备功能的处理程式。
图9通过示例示出了与可穿戴设备通信的外部传感器和/或设备。如所描述的那样，触发事件可基于从外部传感器或设备接收的输入。可穿戴设备910可以是中央单元或监控单元，其通过通信连接与一个或多个外部传感器或设备进行通信。这些传感器和/或设备与可穿戴设备一起形成个人局域网(PAN)。设备之间的通信可基于无线通信技术，例如蓝牙或超宽带或感应无线，和/或基于有线通信。
运动服装，例如衬衫900或裤子可包括安装在服装中的肌电图(EMG)垫 901A、901B。EMG垫与通信模块905耦合，并且通信模块可将EMG垫提供的信息传送给可穿戴设备910。
运动项目，例如网球拍930可包括通信模块935。安装在球拍上的传感器931 (例如加速度传感器、方向传感器和/或位置传感器)与通信模块935耦合。通信模块可将传感器提供的加速度、方向和/或位置信息传送到可穿戴设备910。例如，触发事件可定义为可以基于从球拍接收的传感器信息来计算的击球次数。
另一运动服装，例如鞋子940可包括通信模块945。安装在鞋子上的传感器 941(例如加速度传感器、方向传感器和/或位置传感器)与通信模块945耦合。通信模块可将传感器提供的加速度、方向和/或位置信息传送到可穿戴设备910。鞋子可以配备计步器。
可以安装传感器的服装的例子包括衬衫、裤子、袜子、礼帽、帽子、鞋类、手饰和腰带，以及任何特定运动所需的各种运动器材，包括球拍、球棒、球杆、棍棒、滑雪板、自行车、球、车辆和包。
包括在运动项目中的传感器的示例包括上面已经提到的EMG、加速度、方位、位置传感器，以及另外的温度和压力传感器，例如气压传感器或触觉传感器，以及光传感器。传感器类型包括例如导电电子电位传感器、微机械加速度传感器、微机械陀螺传感器、微机械磁传感器、微机械压力传感器、卫星定位系统传感器 (例如GPS或GLONASS)，以及电阻式和电容式触摸传感器(具有可选的触摸位置和/或触摸力检测能力)和数字成像传感器(例如多像素CCD或CMOS传感器)。自行车可配备链条张力传感器。
运动器材的示例包括心跳ECG带、肌肉EMG带或服装，网球拍、高尔夫球杆、滑雪设备，它们具有加速度传感器或方向传感器，以及在运动期间使用的照相设备。
至少在一些实施例中，触发事件可基于从时钟时间、测量时间、测量距离、位置、高度、心率、速度、步速、检测到的运动、温度、外部设备的输入和用户输入中的一个或多个中导出的量。例如，触发事件可基于从一个或多个传感器接收的输入中导出的量。以下段落中给出了示例。
例如，触发事件可基于如下所述地计算的跑步速度。使用加速度传感器来测量三个正交方向x、y、z上的加速度值ax、ay和az。加速度矢量的总大小为a1：
从总加速度中减去重力g0，得到与运动相关的加速度a2：
a2＝a1-g0。
在时间段Δt内测量多个与运动相关的加速度值a2，其用于计算平均运动加速度aave：
然后，使用分段线性函数fmapping()并应用节奏检查函数fcadenceCheck()来将平均加速度aave转换为跑步速度vrunning，该节奏检查函数检查从加速度信号中检测到的aave和节奏是否在允许的范围内：
vrunning＝fcadenceCheck(cadence，aave)fmapping。
映射函数fmapping()可具有预定义的形式，但也可以使用参考测量来更改其形式，以使函数适应人的个人跑步特征。
触发事件可基于恢复脉搏的估计。恢复脉搏可以在当前脉搏的基础上以人的静息脉搏和最大脉搏作为预数据来递归式估计。这些参数通常可由用户输入到设备中，或者设备可通过软件应用程序自动地定义它们。在本计算中，静息脉搏可以是恒定的，与人无关，例如为60bpm，这是一个很好的平均估计值。该方法按如下步骤进行：
1.测量脉搏(HR)，并将其转换为脉搏储备的百分比：
hrrnow＝(HR-HRrest)*100％/(HRmax-HRrest)。
2.从表格中读取当前脉搏水平(hrrnow)的饱和水平(hrrsl)，饱和水平也是脉搏储备的单位百分比。
3.通过从表格中读取的饱和系数(slcoeff)来朝向饱和水平更新当前恢复脉搏水平(hrrrecovery_old)，以产生新的恢复脉搏水平(hrrrecovery_new)。更新方程例如可以是如下形式：hrrrecovery_new＝hrrrecovery_old+slcoeff*(hrrsl-hrrrecovery_old)。
触发事件可以基于计算的恢复时间。恢复脉搏计算可用于计算恢复时间。恢复时间取决于锻炼的持续时间及其负荷。在实践中，可通过计算连接所有这些因素的有效锻炼时间来估计恢复时间。因此，测量的脉搏与和锻炼持续时间有关的最大性能脉搏HRmaxperf相关。该相对数通过第一转换函数f1进一步转换为有效锻炼时间附加Δdeff。对于跑步，转换函数例如可以是以下形式：
Δdeff＝f1(HR,HRrecovery,HRmaxperf)
＝(exp(2*(HR-HRrecovery)/(HRmaxperf-HRrecovery))-1)*coeff。
在前面的公式中
coeff＝coeff(HR,HRrest,HRmax)
＝0.00057*hrr*hrr-0.11360*hrr+7.34503
函数的确切形式还取决于运动。在上面已经假设测量的脉搏HR高于计算的恢复脉搏。公式中显示的常数系数是示例。
上述函数f1已经使用如下基本原理来形成，即，恒定脉搏HR用于在对应于用所述相对强度实现的世界纪录的时间内达到最大性能脉搏HRmaxperf＝HR的水平。
新的有效锻炼时间是有效锻炼时间加上有效锻炼时间附加之和。因此，
deff_new＝deff_old+Δdeff。
因此，权重系数函数f1在形式上可以是单调递增的指数函数，用于确定有效训练时间的累积。使用这样的函数，尤其是在较高脉搏水平的情况下，可将性能负载的增加考虑为恢复时间的较大增加，这与实际情况非常吻合。
根据一个实施例，任何脉搏超过最大性能脉搏的时候，恢复时间都增加很多，即，比脉搏在恢复脉搏和最大性能脉搏之间的情况更快。这种行为可例如用线性分段函数来建模，而不是公式f1的指数函数。
可以通过第二转换函数f2将有效锻炼时间转换为恢复时间要求来进一步产生恢复时间。函数f2可通过根据不同持续时间的性能来估计恢复需求而形成。例如，在跑步时，这可通过将最大性能的恢复要求制成表格，作为与性能相对应的距离的函数来实现。恢复要求计算可基于关于从运动性能中恢复的经验观察。许多因素对恢复有影响，但体能水平对其影响很大。因此，函数f2可给出为：
trecovery＝f2(deff,健康指数,运动)。
触发事件可基于计算的能量消耗。能量消耗可通过使用也用于估计恢复脉搏的量“脉搏储备百分比”作为基本量来计算。但是，在能量计算公式中，使用恢复脉搏HRrecovery代替了真正的静息脉搏。这给出了有效脉搏水平hrreff：
hrreff＝(HR-HRrecovery)*100％/(HRmax-HRrecovery)。
使用相对耗氧量值，可以计算作为最大氧气摄入储备的百分比的耗氧量VO2Max-3.5ml/kg/min(＝％VO2reserve)，并且如果描述人的健康状况、性别、年龄和体重是已知的，它还可以转换为能量消耗。
VO2Max可以本领域技术人员已知的方式来估计。例如，VO2Max可以表示为
VO2Max＝f(性别,年龄,健康指数)。
当最大氧气摄入量的规模已知时，瞬时氧气消耗值VO2以ml/kg/min为单位产生。
VO2＝(VO2Max-3.5ml/kg/min)*％VO2reserve+3.5ml/kg/min。
公式中的值3.5ml/kg/min对应于静息状态下的耗氧量(计算平均值)，也使用单位：1代谢当量任务(MET)。
对于每分钟的能量消耗(单位kcal/min)，可以使用以下公式
功率＝VO2*重量/200，
其中，重量是以千克为单位的人的质量，而VO2是以ml/kg/min为单位的耗氧量。
触发事件可以基于训练效果(TE)。基础TE可作为心跳储备使用水平的加权和来计算：
baseTE＝baseTE(∑wi*HRReffi)，
其中，i是基于预定间隔(例如每十秒)的心跳测量所确定的系列。wi是每个HRReffi的加权因子。示例性的加权函数具有33％的HRReff平均正态分布和5％的HRReff标准分布。加权函数可以是固定的，即对所有用户都相同，或者可适应于人的个人属性或针对人的个人属性单独定义。
totalTE的计算可实现为peakTE和baseTE的计算的组合：
totalTE＝totalTE(maxstress,∑wwi*HRReffi)，
其中，wwi同样是每个HRReffi的加权因子。但是，它不必与直接baseTE计算中的相同，即，wi≠wwi。maxstress可基于HR来估计。
maxstress＝maxstress(HRReff,maxstress)，以及
peakTE＝peakTE(maxstress)。
HRReff是人的有效心率，计算为当前心率与人的最大心率与人的恢复心率之间的差值(该差值因此描述了每一时刻可用的“心率储备”)的比率。恢复心率是在锻炼期间动态更新的估计心率水平，并且当锻炼结束时，人的心率会在一定时间内恢复到该水平。
触发事件可基于过量锻炼后耗氧量(EPOC)，其可基于HR导出的信息来间接估计。例如，EPOC可以至少部分地基于训练效果TE来估计。训练效果可以如上所述地定义，或者例如基于光学血乳酸测量来估计。
例如，该方法包括由可穿戴设备接收指示了用于存储在可穿戴设备的至少一个存储器中的计算机程序代码的输入元素的一个或多个处理程式，用于计算机程序代码的输入元素至少包括触发事件、与触发事件对应的显示模板，以及与触发事件对应的内容元素。该方法包括：接收用于选择一个或多个处理程式中的处理程式的用户输入；检测对应于其中一个触发事件的第一触发事件；响应于检测到第一触发事件，根据与检测到的第一触发事件对应的第一显示模板来提供与检测到的第一触发事件对应的一个或多个内容元素，以便显示在可穿戴设备的显示器上；检测对应于其中一个触发事件的第二触发事件；响应于检测到的第二触发事件，根据与检测到的第二触发事件对应的第二显示模板来提供与检测到的第二触发事件对应的一个或多个内容元素，以显示在可穿戴设备的显示器上。第一显示模板和第二显示模板不同。
Claims (20)
1.一种可穿戴设备，包括：
至少一个处理核心；
至少一个存储器，包括计算机程序代码；
所述至少一个存储器和计算机程序代码配置为利用所述至少一个处理核心来使所述可穿戴设备：
接收指示了用于所述计算机程序代码的输入元素的一个或多个处理程式，所述输入元素至少包括
-一个或多个触发事件；
-与所述一个或多个触发事件对应的一个或多个显示模板；和
-与所述一个或多个触发事件对应的一个或多个内容元素；
接收用于选择所述一个或多个处理程式中的处理程式的用户输入；
检测对应于所述一个或多个触发事件中之一的触发事件；和
响应于检测到所述触发事件，根据与检测到的触发事件对应的显示模板来提供与所述检测到的触发事件对应的一个或多个内容元素，以显示在所述可穿戴设备的显示器上。
2.根据权利要求1所述的可穿戴设备，其特征在于，所述一个或多个触发事件基于以下一项或多项，或者基于源自以下一项或多项的量：
-时钟时间；
-测量时间；
-测量距离；
-位置；
-高度；
-心率；
-速度；
-步速；
-检测到的运动；
-温度；
-来自外部设备的输入；
-用户输入。
3.根据权利要求1或2所述的可穿戴设备，其特征在于，所述一个或多个触发事件基于来自外部设备的输入，所述可穿戴设备配置为与所述外部设备通信连接，并且所述可穿戴设备进一步配置成使得：
经由所述通信连接来接收来自所述外部设备的输入；和
基于从所述外部设备接收到的输入或基于至少使用来自所述外部设备的输入导出的量来检测与所述一个或多个触发事件对应的触发事件。
4.根据前述权利要求中任一项所述的可穿戴设备，其特征在于，所述可穿戴设备配置成使得：
开始锻炼活动的测量，并且在所述锻炼活动的期间执行所述触发事件的检测。
5.根据前述权利要求中任一项所述的可穿戴设备，其特征在于，所述一个或多个处理程式从云应用程序编程接口接收，并且存储到所述可穿戴设备的所述至少一个存储器中。
6.根据前述权利要求中任一项所述的可穿戴设备，其特征在于，用于所述计算机程序代码的输入元素还包括响应于检测到所述触发事件而由所述可穿戴设备执行的一个或多个动作。
7.根据权利要求6所述的可穿戴设备，其特征在于，所述动作包括响应于检测到所述触发事件而虚拟地按下圈按钮。
8.根据权利要求6或7所述的可穿戴设备，其特征在于，所述动作包括响应于检测到所述触发事件而激活警报。
9.根据权利要求6至8中任一项所述的可穿戴设备，其特征在于，所述动作包括将所述可穿戴设备的当前状态的数据存储到所述可穿戴设备的至少一个存储器中。
10.一种方法，包括：
由可穿戴设备接收指示了用于计算机程序代码的输入元素的一个或多个处理程式，所述计算机程序代码存储在所述可穿戴设备的至少一个存储器中，用于所述计算机程序代码的输入元素至少包括
-一个或多个触发事件；
-与所述一个或多个触发事件对应的一个或多个显示模板；和
-与所述一个或多个触发事件对应的一个或多个内容元素；
接收用于选择所述一个或多个处理程式中的处理程式的用户输入；
检测对应于所述一个或多个触发事件中之一的触发事件；和
响应于检测到所述触发事件，根据与检测到的触发事件对应的显示模板来提供与所述检测到的触发事件对应的一个或多个内容元素，以显示在所述可穿戴设备的显示器上。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述一个或多个触发事件基于以下一项或多项，或者基于源自以下一项或多项的量：
-时钟时间；
-测量时间；
-测量距离；
-位置；
-高度；
-心率；
-速度；
-步速；
-检测到的运动；
-温度；
-来自外部设备的输入；
-用户输入。
12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述一个或多个触发事件基于来自外部设备的输入，所述方法包括：
经由所述外部设备和可穿戴设备之间的通信连接来接收来自所述外部设备的输入；和
基于从所述外部设备接收到的输入或基于至少使用来自所述外部设备的输入导出的量来检测与所述一个或多个触发事件对应的触发事件。
13.根据权利要求10到12中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
开始锻炼活动的测量，并且在所述锻炼活动的期间执行所述触发事件的检测。
14.根据权利要求10到13中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
从云应用程序编程接口处接收所述一个或多个处理程式；和
将所述一个或多个处理程式存储到所述可穿戴设备的所述至少一个存储器中。
15.根据权利要求10到14中任一项所述的方法，其特征在于，用于所述计算机程序代码的输入元素还包括响应于检测到所述触发事件而由所述可穿戴设备执行的至少一个动作。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述至少一个动作包括响应于检测到所述触发事件而虚拟地按下圈按钮。
17.根据权利要求15或16所述的方法，其特征在于，所述至少一个动作包括响应于检测到所述触发事件而激活警报。
18.根据权利要求15至17中任一项所述的可穿戴设备，其特征在于，所述至少一个动作包括将所述可穿戴设备的当前状态的数据存储到所述可穿戴设备的至少一个存储器中。
19.根据权利要求1至9中任一项所述的可穿戴设备或根据权利要求10至18中任一项所述的方法，其特征在于，所述处理程式不包括以编程或脚本语言编写的可执行指令。
20.一种非暂时性计算机可读介质，包括程序指令，当由至少一个处理器执行时，所述程序指令使可穿戴设备至少执行根据权利要求10至19中任一项所述的方法。
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