People working with data often move their data across multiple applications, because they rely on these apps' complementing user experiences to best complete their tasks. Since traditional copy-and-paste approaches do not accommodate diverse table representations adopted by different apps, users spend considerable effort to reconstruct data formats and visual representations, making cross-app workflows costly. For example, when transferring a spreadsheet table with conditional formatting to a markup document, users spend substantial time translating its structure into appropriate tags and manually reformat color. This paper introduces MagicCopy, an AI-powered cross-app copy-and-paste, leveraging source and target contexts and user-specified instructions in natural language to automatically extract, parse, transform, and (re)format data from one app to another. In a study with sixteen participants, users quickly learned and applied MagicCopy to move data across three pairs of tools. Participants further explored diverse applications of MagicCopy to support more streamlined crossed-application interaction in their workflows.


翻译:人们在使用数据时,常常需要跨多个应用程序移动数据,因为他们依赖这些应用互补的用户体验,以最佳方式完成各项任务。由于传统的复制-粘贴方法无法适应不同应用所采用的多样化表格表示形式,用户需投入大量精力重构数据格式和视觉呈现,这使得跨应用工作流程成本高昂。例如,当将包含条件格式的电子表格表格转移到标记文档时,用户需花费大量时间将其结构转化为适当的标签,并手动重新设置颜色格式。本文介绍了MagicCopy,一种基于AI的跨应用复制-粘贴技术,它利用源上下文和目标上下文以及用户以自然语言指定的指令,自动从一种应用中提取、解析、转换并(重新)格式化数据,以适配另一种应用。在一项包含十六名参与者的研究中,用户通过快速学习并应用MagicCopy,在三组工具对之间实现了数据跨应用移动。参与者还进一步探索了MagicCopy的多样化应用场景,以在其工作流程中支持更流畅的跨应用交互。

0
下载
关闭预览

相关内容

《数据跨境实践探索白皮书》
专知会员服务
43+阅读 · 2024年7月11日
谷歌最新《大语言模型合成数据的最佳实践和经验教训》
干货书《数据融合:理论、方法和应用》289页
专知会员服务
131+阅读 · 2023年4月2日
【Google】高效Transformer综述,Efficient Transformers: A Survey
专知会员服务
66+阅读 · 2022年3月17日
时间序列预测:一课掌握亚马逊开源算法DeepAR
机器之心
13+阅读 · 2020年6月3日
使用 Canal 实现数据异构
性能与架构
20+阅读 · 2019年3月4日
【知识图谱】基于知识图谱的用户画像技术
产业智能官
103+阅读 · 2019年1月9日
可能是 Android 上最好用的写作 App
少数派
11+阅读 · 2018年12月21日
谷歌推出新型数据增强算法:AutoAugment
论智
20+阅读 · 2018年6月6日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
31+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
25+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关基金
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
31+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
25+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员