对联系中心系统中的配对策略进行基准检测的技术的制作方法

文档序号:15884528发布日期:2018-11-09 18:36阅读:166来源:国知局
该国际专利申请要求2016年8月30日提交的美国专利申请no.15/251,591的优先权,其全部内容在此引入并入本文,如同本文全面阐述一样。本公开通常涉及联系中心,更具体地说,涉及用于对联系中心系统的配对策略进行基准检测(benchmarking)的技术。
背景技术
:典型的联系中心在算法上将到达联系中心的联系分配给可用于处理这些联系的坐席。存在用于将联系分配给联系中心坐席的若干潜在算法。这些算法包括按时间排序的分配策略、基于利用率的分配策略、基于绩效的分配策略、和基于行为的分配策略。有时,联系中心管理员可能希望将一种算法的绩效与另一种算法的绩效进行比较。在某些情况下,联系中心管理员可以通过在两个算法之间交替并且检查绩效随时间的总差来完成。这样的基准检测过程可能受到yule-simpson效应(也称为“辛普森悖论(simpson'sparadox)”)的影响,其中,不同截面数据的聚合或合并会导致交替的分配算法之间的实际绩效差异的误导性评估。在某些情况下,这种绩效的错误表征可能很大。例如,一种算法在其负责联系分配的每个时段中可能始终优于另一种算法,但是当聚合时,两个算法的表观绩效实际上可能相反。鉴于上文,可以理解到,需要一种系统来校正由yule-simpson效应产生的这种错误表征。技术实现要素:公开了用于对联系中心系统中的配对策略进行基准检测的技术。在一个实施例中,技术可以实现为一种用于对联系中心系统中的配对策略进行基准检测的方法,包括:通过被配置为在所述联系中心系统中操作的至少一个计算机处理器,确定第一多个联系-坐席交互的结果;通过所述至少一个计算机处理器,确定第二多个联系-坐席交互的结果;以及通过所述至少一个计算机处理器,确定针对yule-simpson效应进行校正的跨所述第一和第二多个联系-坐席交互的组合结果。根据该实施例的其他方面,可以使用至少两个配对策略,配对所述第一和第二多个联系-坐席交互中的至少一个。根据该实施例的其他方面,所述至少两个配对策略中的配对策略可以包括下述的至少一个:行为配对(bp)策略,先进先出(fifo)配对策略,基于绩效的路由(pbr)策略,最高绩效坐席配对策略,对于联系类型的最高绩效坐席配对策略,最长可用坐席配对策略,最少占用坐席配对策略,随机选择坐席配对策略,随机选择联系配对策略,联系最少的坐席配对策略,顺序标记坐席配对策略,最长等待联系配对策略,以及最高优先级联系配对策略。根据该实施例的其他方面,所述至少两个配对策略可以比每天一次更频繁地交替。根据该实施例的其他方面,所述至少两个配对策略可以比每小时一次更频繁地交替。根据该实施例的其他方面,所述yule-simpson效应可以是根据下述至少一个来将联系-坐席交互基本划分成至少第一和第二多个联系-坐席交互的结果:多个时间段,多个坐席技能,多个联系-坐席分配策略(配对策略),多个联系中心站点,多个联系中心交换机,以及多个基准检测调度表。根据该实施例的其他方面,该方法可以进一步包括通过所述至少一个计算机处理器,确定所述yule-simpson效应的程度的估计。在一个实施例中,技术可以被实现为一种用于对联系中心系统中的配对策略进行基准检测的系统,包括:被配置为在所述联系中心系统中操作的至少一个计算机处理器,其中,所述至少一个计算机处理器被进一步配置为:确定第一多个联系-坐席交互的结果;确定第二多个联系-坐席交互的结果;以及确定针对yule-simpson效应进行校正的跨所述第一和第二多个联系-坐席交互的组合结果。在另一实施例中,技术可以被实现为一种用于对联系中心系统中的配对策略进行基准检测的制品,包括:非瞬时计算机处理器可读介质;以及存储在所述介质上的指令;其中,所述指令被配置为可由被配置为在所述联系中心系统中操作的至少一个计算机处理器从所述介质读取,由此使得所述至少一个计算机处理器进一步操作以便:确定第一多个联系-坐席交互的结果;确定第二多个联系-坐席交互的结果;以及确定针对yule-simpson效应进行校正的跨所述第一和第二多个联系-坐席交互的组合结果。现在将参考如在附图中所示的特定实施例,更详细地描述本公开。尽管在下文中,参考特定实施例描述了本公开,但是应当理解到本公开不限于此。有权访问本文的教导的本领域普通技术人员将认识到在本文所述的本公开的范围内的另外的实施方式、改进和实施例、以及其他使用领域,并且就另外的实施方式、改进和实施例而言,本公开可以具有重要的实用性。附图说明为了便于更全面地理解本公开,现在参考附图,其中,相同的元件用相同的数字表示。这些附图不应当被解释为限制本公开,而旨在仅用于示例。图1示出了根据本公开的实施例的联系中心系统的框图。图2示出了根据本公开的实施例的基准检测方法的流程图。图3示出了根据本公开的实施例的基准检测方法的流程图。具体实施方式典型的联系中心在算法上将到达联系中心的联系分配给可用于处理这些联系的坐席。存在用于将联系分配给联系中心坐席的若干潜在算法。这些算法包括按时间排序的分配策略、基于利用率的分配策略、基于绩效的分配策略、和基于行为的分配策略。有时,联系中心管理员可能希望将一种算法的绩效与另一种算法的绩效进行比较。在某些情况下,联系中心管理员可以通过在两个算法之间交替并且检查绩效随时间的总差来完成。这样的基准检测过程可能受到yule-simpson效应(也称为“辛普森悖论(simpson'sparadox)”)的影响,其中,不同截面数据的聚合或合并会导致交替的分配算法之间的实际绩效差异的误导性评估。参见e.simpson,theinterpretationofinteractionincontingencytables,”j.oftheroyalstatisticalsociety,seriesb,vol.13,第238–241(1951)页,其全部内容在此引入以供参考。在某些情况下,这种绩效的错误表征可能很大。例如,一种算法在其负责联系分配的每个时段中可能始终优于另一种算法,但是当聚合时,两个算法的表观绩效实际上可能相反。在研究生招生的一项研究中发现了由于yule-simpson效应导致的逆转的典型示例,其中,大多数个别部门偏向于接纳女学生,但汇总数据使得学校看起来像是总体上偏向于接纳男学生。参见p.bickel,etal.,“sexbiasingraduateadmissions:datafromberkeley,”science,vol.187,issue4175,第398–404(1975)页,其全部内容在此引入以供参考。图1示出了根据本公开的实施例的联系中心系统100的框图。本文的说明书描述了用于模拟可以包括一个或多个模块的联系中心系统的网络元件、计算机和/或系统的部件以及方法。如本文所使用的,术语“模块”可以被理解为指代计算软件、固件、硬件和/或其各种组合。然而,模块不应当被解释为不在硬件、固件上实现或记录在处理器可读可记录存储介质上的软件(即,模块不是软件本身)。注意,模块是示例性的。可以组合、集成、分离和/或复制模块以支持各种应用。此外,代替在特定模块处执行的功能或者除了在特定模块处执行的功能之外,本文描述为在特定模块处执行的功能可以在一个或多个其他模块处和/或由一个或多个其他设备执行。此外,模块可以跨多个设备和/或彼此本地或远程的其他部件来实现。另外,模块可以从一个设备移出并且添加到另一个设备,和/或可以被包括在两个设备中。如图1所示,联系中心系统100可以包括中心交换机110。中心交换机110可以经由电信网络(未示出)接收呼入的联系(例如,呼叫者)或支持到联系的呼出连接。中心交换机110可以包括联系路由硬件和软件,用于有助于在一个或多个联系中心之间路由联系,或者有助于一个或多个pbx/acd或联系中心内的其他排队或交换部件。如果仅有一个联系中心,或者在联系中心系统100中仅有一个pbx/acd路由部件,则可能中心交换机110是不必要的。如果一个以上联系中心是联系中心系统100的一部分,则每个联系中心可以包括至少一个联系中心交换机(例如,联系中心交换机120a和120b)。联系中心交换机120a和120b可以可通信地耦合到中心交换机110。每个联系中心的每个联系中心交换机可以可通信地耦合到多个坐席(或“池”)。每个联系中心交换机可以在同一时间支持一定数量的坐席(或“席位”)登录。在任何给定时间,登录的坐席可能可用并且等待连接到联系,或者登录的坐席可能由于多种原因——诸如正连接到另一个联系、执行诸如记录有关呼叫的信息的呼叫后功能、或休息——而不可用。在图1的示例中,中心交换机110分别经由联系中心交换机120a和联系中心交换机120b,将联系发送到两个联系中心之一。每个联系中心交换机120a和120b示为分别具有两个坐席。坐席130a和130b可以登录到联系中心交换机120a,而坐席130c和130d可以登录到联系中心交换机120b。在多个技能的环境中,取决于联系的需要,可以将联系引导到一个联系中心交换机或另一个络中心交换机、一个坐席池或另一个坐席池等。例如,熟练销售的坐席可能更有可能接收寻求购买的联系,而熟悉技术支持的坐席可能更有可能接收寻求技术协助的联系。联系中心系统100还可以可通信地耦合到来自例如第三方供应商的集成服务。在图1的示例中,基准检测模块140可以可通信地耦合到联系中心系统100的交换机系统中的一个或多个交换机,诸如中心交换机110、联系中心交换机120a、或联系中心交换机120b。在一些实施例中,联系中心系统100的交换机可以可通信地耦合到多个基准检测模块。在一些实施例中,基准检测模块140可以被嵌入在联系中心系统的部件(例如,被嵌入在交换机中或以其他方式与交换机集成)。基准检测模块140可以从交换机(例如,联系中心交换机120a)接收关于登录到交换机的坐席(例如,坐席130a和130b)的信息以及关于经由另一交换机(例如,中心交换机110),或者,在一些实施例中,来自网络(例如,因特网或电信网络)(未示出)的呼入联系的信息。在一些实施例中,基准检测模块140可以被配置为通过yule-simpson效应补偿、不通过yule-simpson效应补偿,或两者来测量两个或以上配对策略之中的相对绩效。图2示出了根据本公开的实施例的基准检测方法200的流程图。在框210,可以开始基准检测方法200。在框210,可以记录使用交替配对策略配对的第一多个联系-坐席交互的结果。例如,基准检测模块140(图1)或其他配对模块(未示出)可以在两个或以上配对策略——诸如先进先出(“fifo”)配对策略和行为配对(“bp”)配对战略——之中循环。在例如2016年4月18日提交的美国专利申请no.15/131,915中描述了各种其他配对策略(例如,最长可用坐席配对策略、坐席承担最少联系交互配对策略等),以及各种基准检测策略(例如,时期,内联和混合时期-内联基准策略),其全部内容在此引入以供参考。在一些实施例中,联系中心系统(例如,联系中心系统100)可以是入站呼叫中心,以及每个联系-坐席交互是由电话坐席应答和处理的呼叫。在其他实施例中,联系-坐席交互可以经由电子邮件、即时消息或聊天、离线情况分配等发生。在框220,可以记录使用交替配对策略(例如,fifo和bp配对策略)配对的第二多个联系-坐席交互的结果。在一些实施例中,可以同时执行框210和220,因为与第一或第二多个联系-坐席交互相关联的各个联系-坐席交互的结果变得可用于记录或其他处理。在一些实施例中,联系-坐席交互可以被分组为两个以上多个联系-坐席交互。在一些实施例中,可以基于站点划分联系-坐席交互。例如,第一多个联系-坐席交互可以由一个联系中心系统处理,并且第二多个联系-坐席交互可以由第二联系中心系统处理。伴随两个或以上不同站点(例如,联系中心系统)之间的测量结果的差异的联系的不均等分布可能对交替配对策略之间的相对绩效带来yule-simpson效应。在一些实施例中,可以基于交换机划分联系-坐席交互。例如,第一多个联系-坐席交互可以由一个联系中心交换机(例如,图1中的联系中心交换机120a)处理,而第二多个联系-坐席交互可以由第二联系中心交换机(例如,图1中的联系中心交换机120b)处理。伴随两个或以上交换机之间的测量结果的差异的联系的不均等分布可能对交替配对策略之间的相对绩效带来yule-simpson效应。在一些实施例中,可以基于技能划分联系-坐席交互。例如,第一多个联系-坐席交互可以由专门处理例如销售的一个坐席池处理,而第二多个联系-坐席交互可以由专门处理例如技术支持的第二坐席池处理。伴随两个或以上技能之间的测量结果的差异的联系的不均等分布可能对交替配对策略之间的相对绩效带来yule-simpson效应。在一些实施例中,可以基于时间段来划分联系-坐席交互。例如,第一多个联系-坐席交互可以是在第一时间段(例如,第一小时、第一天、第一周、第一个月)期间发生的那些联系-坐席交互,而第二多个联系-坐席交互可以是在第二时间段(例如,第二小时、第二日、第二周、第二个月)期间发生的那些联系-坐席交互。伴随在两个或以上时间段之间的测量结果的差异的联系的不均等分布可能对交替配对策略之间的相对绩效带来yule-simpson效应。在一些实施例中,可以基于基准检测时间表划分联系-坐席交互。例如,可以根据第一基准检测时间表(例如,50%fifo和50%bp)来处理第一多个联系-坐席交互。在某些时候,诸如在基准检测报告周期(例如,一周、一个月)期间的时间点,可以调整基准检测时间表,并且可以根据第二基准检测时间表(例如,20%fifo和80%bp)来处理第二多个联系-坐席交互。与两个或以上基准检测时间表之间的测量结果的差异,诸如转化率的变化耦合的联系的不均等分布可能会对交替配对策略之间相对绩效带来yule-simpson效应。在一些实施例中,基准检测时间表(例如,50%fifo和50%bp)可以跨越短时间段(例如,30分钟、1小时)以完成一个完整的周期切换策略。在其他实施例中,基准检测时间表可以跨越更长的时间段(例如,几小时、两天)。对于更长的周期持续时间(例如,两天,一天bp后接着一天fifo),存在伴随测量结果的差异的联系的不均等分布的更大可能性,这是由于特殊的日常促销活动(例如,黑色星期五、网络星期一、假日销售)或其他噪声或可变性源。在一些实施例中,基准检测时间表的两个或以上部分之间的联系的不均等分布也会带来yule-simpson效应。例如,可以预期除了50/50之外的基准检测时间表(例如,20%fifo和80%bp)具有伴随不同配对策略之间的测量结果的差异的联系的不均等分布。此外,即使对于50/50的基准检测时间表,由于报告周期期间的联系数量的波动,也可能产生联系的不均等分布。例如,在50/50基准检测时间表的情况下,一个技能组可能在fifo部分期间配对45%的联系,在bp部分期间配对55%,而另一个技能组可能各自保持50%。在一些实施例中,不同的技能可以使用不同的基准检测时间表来操作,或者它们可以在相同的基准检测时间表上操作,但是由于一个或多个先前所述的原因的数量波动,基准分布会受到干扰。例如,一种技能可以是在50/50基准操作的基于电话的销售队列,而另一种技能可以是在80/20基准操作的基于网络的销售队列。在这些实施例中,由于跨技能的基准检测时间表的差异,伴随测量结果的差异的联系的不均等分布可能会带来yule-simpson效应。在一些实施例中,计划的维护、联系中心停机、连接问题或其他计划外的减速或中断可能导致会带来yule-simpson效应的、伴随测量结果的差异的联系的不均等分布。上述实施例和场景仅仅是示例;在联系中心系统中会出现许多其他情况,这些情况可能导致基本的基准检测策略以及不同联系交互集的结果(例如,呼叫结果)的不平衡,这会带来yule-simpson效应。在一些实施方案中,可以基于用于划分联系-坐席交互的两个或两个以上标准的组合来划分联系-坐席交互。例如,可以按站点按交换机、按技能按天、按技能按基准检测时间表、按技能按交换机按天等来划分联系-坐席交互。在框210和220已经记录了两个(或以上)多个联系-坐席交互的结果后,基准检测方法200可以进行到框230。在框230,可以应用校正因子来校正yule-simpson效应,并且在框240,可以确定针对yule-simpson效应校正的交替配对策略之间的相对绩效。下表示出了对联系中心系统的yule-simpson效应的示例,其中,如上所述,可以执行基准检测方法200。在该简单的示例性场景中,基准检测模块在具有技能a和技能b两个技能(例如,新客户的销售和升级现有客户的销售)的联系中心系统中的销售队列上操作。联系可以与技能a或技能b的坐席配对,在bp和fifo配对策略之间交替。对于每个联系-坐席交互,记录结果。在该示例中,结果是以技能a完成与新客户的销售还是以技能b完成与现有客户的销售的二元指示。第一多个联系-坐席交互是被分配给为技能a指定的坐席的那些联系-坐席交互,而第二多个联系-坐席交互是被分配给为技能b指定的坐席的那些联系-坐席交互。表ibp销售fifo销售技能a200中的2050中的2技能b100中的30100中的28合计300中的50150中的30如表i(上文)所示,联系中心系统处理450个联系-坐席交互(例如,450个呼叫)。(为技能a指定的)第一多个联系-坐席交互包含总共250个交互,其中200个使用bp配对,50个使用fifo配对。(为技能b指定的)第二多个联系-坐席交互包含总共200个交互,其中100个使用bp配对,100个使用fifo配对。同样如表i所示,对每个联系-坐席交互记录结果。在第一多个250个技能a交互中,有22次成功销售,其中20次归因于bp配对,2次归因于fifo配对。在第二多个200个技能b交互中有58次成功销售,其中30次归因于bp配对,28次归因于fifo配对。在该示例中,技能之间的不均等联系分布带来了yule-simpson效应,如表ii(下文)所示。表iibp转化率fifo转化率bp优于fifo的相对绩效技能a10.0%4.0%150.0%技能b30.0%28.0%7.1%合计16.7%20.0%-16.7%如表ii所示,可以确定可归因于每个配对策略的转化率。使用bp配对的所有交互的转化率(300个中的50个)约为16.7%,而使用fifo配对的所有交互的转化率(150个中的30个)为20%。在该示例中。看起来bp在所有交互中表现比fifo差。从fifo到bp的绩效下降约为负16.7%的增益。同样如表ii所示,第一多个(技能a)的交互的转化率对于bp配对为10%(200个中的20个)以及对fifo配对为4%(50个中的2个)。第二多个(技能b)的交互的转化率对于bp配对为30%(100个中的30个),对于fifo配对为28%。在该示例中,bp在所有技能a交互(150%增益)和所有技能b交互(约7.1%增益)表现优于fifo。矛盾的是,当在逐个技能的基础上计算时,bp的表现优于fifo,但是当在没有yule-simpson效应(“辛普森悖论”)的校正因子的情况下不适当地总计交互的不均等分布时表现更差。在一些实施例中,可以应用一个或多个校正因子来校正yule-simpson效应,以例如归一化跨技能的交互的不均匀分布。在一些实施例中,可以将校正因子应用于第一多个联系-坐席交互(技能a)以归一化使用bp和fifo在技能a内配对的联系-坐席交互的数量,并且可以将校正因子应用于第二多个联系-坐席交互(技能b)以归一化使用bp和fifo在技能b内配对的联系-坐席交互的数量,如下表iii所示。在一些实施例中,配对方法和技能的每个组合的校正因子可以是技能的总联系-坐席交互与技能内的配对方法的联系-坐席交互的数量的比率的一半,如下表iii所示。例如,技能a的bp校正因子可以计算为(0.5)(200+50)/200=0.625,并且技能a的fifo校正因子可以计算为(0.5)(200+50)/50=2.5。因为在技能b内的bp和fifo配对之间已经平衡了联系-坐席交互的数量,所以不需要校正因子(即,乘法单位因子为1.0)。将bp和fifo校正因子分别应用于bp销售和fifo销售,得出bp销售和fifo销售的归一化值,如表iii所示。表iiibp校正因子fifo校正因子bp销售(归一化)fifo销售(归一化)技能a0.6252.5125中的12.5125中的5技能bn/a(1.0)n/a(1.0)100中的30100中的28合计225中的42.5225中的33其他实施例可以使用其他适当的校正、调整、或其他技术来归一化或以其他方式补偿yule-simpson效应。在每种情况下,每种技能的转化率保持不变,因此每种技能的bp相对于fifo的相对绩效保持不变。然而,通过归一化每个技能的交互次数,现在可以适当地聚合数据,以获得所有技能的总转化率,以及bp相对于fifo的绩效的总增益。表iv中所示的示例示出了在应用如例如表iiia-c中所示的一个或多个校正因子之后,跨技能和在聚合中的两个配对策略的转化率和相对绩效。表iv示出已经消除辛普森悖论,并且确定了bp相对于fifo的适当总正增益。表ivbp转化率fifo转化率bp相对于fifo的相对绩效技能a10.0%4.0%150.0%技能b30.0%28.0%7.1%合计(归一化)18.9%14.7%28.6%如表iv所示,每种技能内的bp和fifo配对的转化率保持不变。因此,bp相对于fifo的相对绩效或增益对于每种技能保持不变(即分别为150%和约7.1%)。然而,与表ii中所示的合计增益或总增益(约-16.1%)相比,表iv中所示的归一化合计增益或聚合增益为28.6%。在表iv中,已经消除辛普森悖论的影响,并且聚合增益约为正,正如单个技能的增益为正。在框240,在确定对yule-simpson效应校正的相对绩效之后,基准检测方法200可以结束。在一些实施例中,基准检测方法200可以返回框210和/或框220以记录和处理联系-坐席交互的进一步结果。在一些实施例中,可以使用一个配对策略(例如,bp)相对于另一个配对策略(例如,fifo)的绩效的增加来确定经济利益。反过来,可以使用经济利益来确定有益配对策略的第三方供应商或其他供应商(例如,行为配对模块的供应商)的费用或付款。因此,通过校正yule-simpson效应,可以确保供应商的客户以合理的价格收取费用,并且yule-simpson效应不会因为以统计上不合适的方式聚合数据而无意地导致收费太多或太少。在一些实施例中,基准检测模块140可以被配置为除了校正yule-simpson效应的归一化聚合绩效增益之外,还确定不校正yule-simpson效应的聚合绩效增益。例如,图3示出了根据本公开的实施例的基准检测方法300的流程图。在框310,可以开始基准检测方法300。在框310,如在基准检测方法200的框210,可以记录使用交替配对策略来配对的第一多个联系-坐席交互的结果。在框320,如在基准检测方法200的框220,可以记录使用交替配对策略来配对的第二多个联系-坐席交互的结果。在一些实施例中,可以同时执行框310和320,因为与第一或第二多个联系-坐席交互相关联的各个联系-坐席交互的结果变为可用于记录或其他处理。在一些实施例中,可以将联系-坐席交互分组为两个以上多个联系-坐席交互。在框330,可以在不校正yule-simpson效应的情况下确定交替配对策略之间的相对绩效。例如,如上表ii所示,bp与fifo的总相对绩效损失约为16.7%。在框340,可以通过校正yule-simpson效应来确定交替配对策略之间的相对绩效。例如,如上表iv所示,bp与fifo的归一化总相对绩效增益为28.6%。在框350,在一些实施例中,可以确定可归因于yule-simpson效应的相对绩效错误表征的量。例如,将表ii中的总增益与表iv中的归一化总增益进行比较,yule-simpson效应导致bp与fifo的相对绩效下降约45.3个点,或下降约171.3%。在一些实施例中,框330,340和/或350的输出连同关于联系中心系统的绩效的其他信息可以合并到报告中或存储在数据库或其他存储器中。这些信息可能有助于表明yule-simpson效应的影响以及纠正它的重要性并且考量其来确定可归因于一种配对策略优于另一种配对策略的统计上适当的经济价值。在框330,340和/或350生成的增益或其他数据的输出之后,基准检测方法300可以结束。在一些实施例中,基准检测方法300可以返回框310和/或框320,以记录和处理联系-坐席交互的进一步结果。此时,应注意到,如上所述的根据本公开的联系中心系统中的基准检测配对策略可能某种程度上涉及处理输入数据和生成输出数据。该输入数据处理和输出数据生成可以用硬件或软件实现。例如,特定电子部件可以嵌入在行为配对模块或类似或相关电路中,用于实现根据如上所述的本公开的与联系中心系统中的行为配对相关联的功能。替选地,指令操作的一个或多个处理器可以实现根据如上所述的本公开的与联系中心系统中的行为配对相关联的功能。如果是这种情况,则这些指令可以被存储在一个或多个非瞬时性处理器可读存储介质(例如,磁盘或其他存储介质)上,或者经由嵌入在一个或多个载波中的一个或多个信号,被传送到一个或多个处理器也在本公开的范围内。本公开不限于本文所述的具体实施方案的范围。实际上,除了本文所述的那些之外,本公开的其他各种实施例及其改进对于本领域普通技术人员而言从上文描述和附图将是显而易见的。因此,这些其他实施例和改进旨在落入本公开的范围内。此外,尽管为了至少一个特定目的,本文在至少一个特定环境中的至少一个特定实施方式的上下文中描述了本公开,但是本领域普通技术人员将认识到其有用性不限于此并且出于各种目的,本公开可以有利地在多种环境中实施。因此,应当鉴于如本文所述的本公开的全部范围和精神来解释权利要求。当前第1页12当前第1页12
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