CN107094181A - 信息输出方法及相关产品 - Google Patents

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CN107094181A CN201710395883.4A CN201710395883A CN107094181A CN 107094181 A CN107094181 A CN 107094181A CN 201710395883 A CN201710395883 A CN 201710395883A CN 107094181 A CN107094181 A CN 107094181A
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Abstract

本发明实施例涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种信息输出方法及相关产品。本发明实施例中，移动终端通过处理器获取移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，将该餐饮相关信息传输至AI模块；AI模块根据上述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，并将餐厅推荐信息传输至显示屏以进行显示。由此可见，本发明实施例可以通过计算速度更快、计算性能更强的AI模块对餐饮相关的用户数据进行深入分析，以输出针对用户的精确、智能的个性化餐馆推荐。

Description

信息输出方法及相关产品
技术领域
本发明涉及移动终端技术领域，尤其涉及一种信息输出方法及相关产品。
背景技术
随着移动终端技术的不断发展，人们的生活方式也产生了很大的改变，人们已习惯通过移动终端进行交流、娱乐、办公等日常事项。
在外出时，人们也常常会通过移动终端中的点评应用选择餐厅，点评应用中会展示餐厅的地址、用户评价等信息，给用户选择餐厅提供了参考。然而，一个城市或一个地区之中，餐厅的数量数以千计，用户需要花费较长的时间来阅读各个餐厅的信息来进行选择，费时费力。
因此，如何针对用户进行智能餐厅推荐，成为一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种信息输出方法及相关产品，可以通过计算速度更快、计算性能更强的AI模块对餐饮相关的用户数据进行深入分析，以输出针对用户的精确、智能的个性化餐馆推荐。
第一方面，本发明实施例提供一种移动终端，包括处理器、人工智能AI模块和显示屏，所述处理器连接所述AI模块，所述AI模块连接所述显示屏，其中，
所述处理器，用于获取所述移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，将所述餐饮相关信息传输至所述AI模块；
所述AI模块，用于根据所述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏；
所述显示屏，用于输出所述餐厅推荐信息。
第二方面，本发明实施例提供一种信息输出方法，应用于包括处理器、人工智能AI模块和显示屏的移动终端，所述方法包括：
所述移动终端控制所述处理器获取所述移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，并控制所述处理器将所述餐饮相关信息传输至所述AI模块；
控制所述AI模块根据所述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，并控制所述AI模块将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏；
控制所述显示屏输出所述餐厅推荐信息。
第三方面，本发明实施例提供一种移动终端，该移动终端具有实现上述方法设计中移动终端的行为的功能。所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。在一个可能的设计中，移动终端包括处理器、人工智能AI模块和显示屏，所述处理器、AI模块和显示屏被配置为支持移动终端执行上述方法中相应的功能。进一步的，移动终端还可以包括通信接口，所述通信接口用于支持移动终端与其他设备之间的通信。进一步的，移动终端还可以包括存储器，所述存储器用于与处理器和AI模块耦合，其保存移动终端必要的程序指令和数据。
第四方面，本发明实施例提供一种移动终端，包括处理器、人工智能AI模块、显示屏、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器和所述AI模块执行，所述程序包括用于执行如本发明实施例第二方面任一方法中的步骤的指令。
第五方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如本发明实施例第二方面任一方法中所描述的部分或全部步骤，所述计算机包括移动终端。
第六方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本发明实施例第二方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，所述计算机包括移动终端。
第七方面，本发明实施例提供了一种移动终端，包括通用处理器和显示屏，其中，
所述通用处理器用于：获取所述移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，根据所述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏；
所述显示屏，用于输出所述餐厅推荐信息。
本发明实施例中，移动终端通过处理器获取移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，将该餐饮相关信息传输至AI模块；AI模块根据上述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，并将餐厅推荐信息传输至显示屏以进行显示。由此可见，本发明实施例可以通过计算速度更快、计算性能更强的AI模块对餐饮相关的用户数据进行深入分析，以输出针对用户的精确、智能的个性化餐馆推荐。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1A为本发明实施例公开的一种移动终端的结构示意图；
图1B为本发明实施例公开的一种输出餐厅推荐信息的界面的示意图；
图2为本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图；
图3为本发明实施例公开的一种信息输出方法的流程示意图；
图4为本发明实施例公开的一种移动终端的功能单元组成框图；
图5为本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图；
图6为本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图；
图7A为本发明实施例公开的另一种移动终端的结构示意图；
图7B为本发明实施例公开的一种通用处理器的组成示意图；
图7C为本发明实施例公开的另一种通用处理器的组成示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法或设备固有的其他步骤或单元。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
本发明实施例所涉及到的移动终端可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(User Equipment，UE)，移动台(Mobile Station，MS)，终端设备(terminaldevice)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为移动终端。下面结合附图对本发明实施例进行介绍。
本发明实施例提供了一种信息输出方法及相关产品，可以通过计算速度更快、计算性能更强的AI模块对餐饮相关的用户数据进行深入分析，以输出针对用户的精确、智能的个性化餐馆推荐。以下分别进行详细说明。
请参阅图1A，图1A为本发明实施例公开的一种移动终端100的结构示意图。移动终端100包括：处理器110、人工智能AI模块120和显示屏130，AI模块120通过总线140连接处理器110和显示屏130，并且通过总线140处理器110、AI模块120和显示屏130可以相互通信，并不限制于AI模块120与处理器110通信以及AI模块120与显示屏130通信。
本发明实施例中，处理器110可为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)或图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)，在一些实施方式中，还可以被称为应用处理器(Application processor，AP)，以与基带处理器进行区分。
本发明实施例中，处理器110可执行应用程序调用、***功能实现、图形图像处理等移动终端中原有CPU或GPU所执行的操作。
而AI模块120，为实现人工智能方面的应用的专用处理模块。AI模块120可进行大数据分析、深度学习等人工智能的处理，使得移动终端的处理性能进一步提高，从而满足用户更多的个性化需求。在进行深度学习方面，AI模块120可以输入巨量的样本来进行训练，之后利用训练后的类神经网络模型来判读数据，做出推测。举例来说，AI模块120可为谷歌发布的张量处理单元(Tensor Processing Unit，TPU)，其计算性能可以达到每秒进行180万亿次浮点运算。
由上述描述可知，本发明实施例所描述的移动终端，同时配置有两个用于实现处理功能的硬件单元(处理器110以及AI模块120)。这样配置的目的在于，虽然AI模块120的计算性能高于处理器110，但其功耗较高，将对移动终端的电池电量带来较大的负担；因此，将移动终端中需要执行的操作进行分离，传统的操作仍由处理器110执行，而涉及人工智能的高计算量的处理，则分配给AI模块120执行，以降低移动终端的功耗。除此之外，上述操作分离的目的还在于，由于AI模块的功能专一，因而可以设计标准化、通用的AI模块，来满足不同通信标准、不同操作***、不同硬件配置的移动终端的人工智能的处理需要。
本发明实施例中，处理器110，用于获取移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，将餐饮相关信息传输至AI模块120。
AI模块120，用于根据上述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，将餐厅推荐信息传输至显示屏130。
显示屏130，用于输出上述餐厅推荐信息。
本发明实施例中，上述餐饮相关信息为包含餐饮类关键字的信息。举例来说，可为移动终端100中支付应用在AA饭店的支付信息、外卖应用在BB餐馆的点菜单、点评应用中用户对CC火锅的评价信息、浏览器中用户搜索的“椒麻鸡”的菜谱等等。上述“饭店”、“菜单”、“点菜单”、“牛肉面”和“椒麻鸡”等，即为餐饮类关键字。
作为一种可选的实施方式，AI模块120根据餐饮相关信息确定餐厅推荐信息的方式具体可为：AI模块预先根据巨量“餐饮相关信息与饮食倾向性的对应关系”的训练样本训练好分类模型，之后AI模块120获取到处理器110传输来的餐饮相关信息后，将餐饮相关信息进行预处理，以提取出类似于“CC火锅”、“椒麻鸡”之类的分类特征，之后将汇集的分类特征集合输入分类模型，以得到用户的饮食倾向性的分类结果。
上述用户的饮食倾向性可为“喜欢吃辣”、“喜欢川菜”、“常吃粤菜”等，具体如何设置分类的属性，可以根据分类器的特性以及统计分析等因素确定，本发明实施例不做限定。
在获得了用户的饮食倾向性后，获取用户当前地理位置附近的餐厅，通过对餐厅的菜式、用户评价等信息进行分析，从中选择出推荐给用户的餐厅。之后生成包含推荐的餐厅的推荐菜式、菜式图片、联系电话、地址和用户评价的餐厅推荐信息，以将该餐厅推荐信息传输至显示屏130进行显示。
请参阅图1B，图1B为本发明实施例公开的一种显示屏130输出餐厅推荐信息的界面示意图。如图1B所示，餐厅推荐信息可以结合地图应用界面来进行输出，在地图上可以标识出用户当前所在位置11、推荐的餐厅所在的位置12，在用户当前所在的位置11和推荐的餐厅所在的位置12之间可以通过带箭头的连接线13标识出两个位置之间的距离。除此之外，可以在推荐的餐厅所在的位置12上利用对话框14输出推荐的餐厅的名称、联系电话和用户评价等信息，用户点击对话框14，可以进一步查看餐厅的推荐菜式、菜式图片等信息。
由此可见，利用图1A所描述的移动终端，以通过计算速度更快、计算性能更强的AI模块对餐饮相关的用户数据进行深入分析，以输出针对用户的精确、智能的个性化餐馆推荐。
请参阅图2，图2为本发明实施例公开的另一种移动终端200的结构示意图。图2所示的移动终端可以在图1所示的移动终端的基础上获得，与图1所描述的移动终端相比，图2所示的移动终端还包括全球定位***GPS模块150、血糖传感器160；其中，GPS模块150以及血糖传感器160均与总线140连接，因而可以实现GPS模块150与AI模块120的通信，血糖传感器160与AI模块120的通信。
本发明实施例中，GPS模块150，用于获取移动终端200所在的地理位置信息，并将获取到的地理位置信息传输至AI模块120。
作为一种可选的实施方式，GPS模块150可以每间隔一定的时间间隔进行一次地理位置信息的获取，并将获取到的地理位置信息传输给AI模块120，从而避免持续进行地理位置信息的监测而产生较大功耗。举例来说，GPS模块150可以每隔一个小时进行一次地理位置信息的获取。
而在图2所示的移动终端200中，AI模块120在执行“根据用户的饮食倾向性确定餐厅推荐信息”时，具体执行如下操作：
根据GPS模块150传输的地理位置信息，确定用户所在的当前地理位置是否与常用地理位置的距离超过第一预设阈值；若当前地理位置与常用地理位置的距离超过第一预设阈值，则根据用户的饮食倾向性确定餐厅推荐信息。
举例来说，用户从北京去上海出差时，其当前地理位置为上海的宾馆A，常用地理位置为北京的写字楼B，而第一预设阈值为100公里，因此用户当前地理位置与常用地理位置的距离超过第一阈值，可以判断用户为出差、旅游等外出情况，对周围的餐厅的情况并不了解，因而进行智能餐厅推荐可以更好地帮助用户快速找到心仪的餐厅。
在图2所描述的移动终端200中，血糖传感器160，用于监测用户的血糖浓度，将用户的血糖浓度传输至AI模块120。
作为一种可选的实施方式，血糖传感器160可为皮肤接触式的，通过分析汗液和皮肤表层细胞的情况来确定用户的血糖水平；血糖传感器160还可配置于智能隐形眼镜中，通过与眼球直接接触时，获取的眼球分泌物和眼球表面的性状(已知糖尿病病人的眼部的性状会发生一定的改变)来监测用户的血糖水平。
本发明实施例中，AI模块120还可以通过用户的血糖浓度和用户习惯的用餐时间来确定何时输出餐厅推荐信息。首先，AI模块120分析处理器110传输来的餐饮相关信息的生成时间(例如，外卖订单的下单时间、支付时间等)，确定用户的习惯用餐时间。习惯用餐时间指通过餐饮相关信息总结出的用户惯常用餐的时间区间。其次，AI模块120根据血糖传感器160传输来的用户的血糖浓度确定用户的血糖浓度是否低于第二预设阈值，若在用户的习惯用餐时间用户的血糖浓度低于第一预设阈值，则AI模块120将餐厅推荐信息传输至显示屏130以进行显示。
通过参考用户的习惯用餐时间和血糖浓度，可以实现在用户饥饿时或者应当吃饭时输出餐厅推荐信息，以避免在用户并不想吃饭时输出餐厅推荐信息打扰用户。
由此可见，利用图2所描述的移动终端，可以通过计算速度更快、计算性能更强的AI模块对餐饮相关的用户数据进行深入分析，以输出针对用户的精确、智能的个性化餐馆推荐。
请参阅图3，图3为本发明实施例公开的一种信息输出方法的流程示意图，该信息输出方法可以应用于包括处理器、人工智能AI模块、显示屏、GPS模块和血糖传感器的移动终端。如图3所示，该信息输出方法可以包括如下步骤：
301、处理器获取移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，并将餐饮相关信息传输至AI模块。
302、GPS模块获取移动终端所在的地理位置信息，将获取到的地理位置信息传输至AI模块。
303、AI模块在当前地理位置与常用地理位置的距离超过第一预设阈值的情况下，分析上述餐饮相关信息确定用户的饮食倾向性，根据用户的饮食倾向性确定餐厅推荐信息。
作为一种可选的实施方式，AI模块根据餐饮相关信息确定餐厅推荐信息的方式具体可为：AI模块预先根据巨量“餐饮相关信息与饮食倾向性的对应关系”的训练样本训练好分类模型，之后AI模块获取到处理器传输来的餐饮相关信息后，将餐饮相关信息进行预处理，以提取出类似于“CC火锅”、“椒麻鸡”之类的分类特征，之后将汇集的分类特征集合输入分类模型，以得到用户的饮食倾向性的分类结果。
在获得了用户的饮食倾向性后，获取用户当前地理位置附近的餐厅，通过对餐厅的菜式、用户评价等信息进行分析，从中选择出推荐给用户的餐厅。之后生成包含推荐的餐厅的推荐菜式、菜式图片、联系电话、地址和用户评价的餐厅推荐信息，以将该餐厅推荐信息传输至显示屏进行显示。
304、血糖传感器监测用户的血糖浓度，将用户的血糖浓度传输至AI模块。
作为一种可选的实施方式，血糖传感器160可为皮肤接触式的，通过分析汗液和皮肤表层细胞的情况来确定用户的血糖水平；血糖传感器160还可配置于智能隐形眼镜中，通过与眼球直接接触时，获取的眼球分泌物和眼球表面的性状(已知糖尿病病人的眼部的性状会发生一定的改变)来监测用户的血糖水平。
305、AI模块根据上述餐饮相关信息确定用户的习惯用餐时间，在用户的习惯用餐时间且用户的血糖浓度低于第二预设阈值的情况下，将上述餐厅推荐信息传输至显示屏。
306、显示屏输出上述餐厅推荐信息。
由此可见，实施图3所描述的方法，可以通过计算速度更快、计算性能更强的AI模块对餐饮相关的用户数据进行深入分析，以输出针对用户的精确、智能的个性化餐馆推荐。除此之外，通过参考用户的习惯用餐时间和血糖浓度，可以实现在用户饥饿时或者应当吃饭时输出餐厅推荐信息，以避免在用户并不想吃饭时输出餐厅推荐信息打扰用户。
请参阅图4，图4为本发明实施例公开的一种移动终端400的功能单元的组成框图。如图4所示，移动终端400可以包括第一处理单元401、第二处理单元402和显示单元403，其中，
第一处理单元401，用于获取移动终端400中应用程序中的餐饮相关信息。
第一处理单元401，还用于将上述餐饮相关信息传输至第二处理单元402。
第二处理单元402，用于根据上述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息。
第二处理单元402，还用于将上述餐厅推荐信息传输至显示单元403。
显示单元403，用于输出上述餐厅推荐信息。
作为一种可选的实施方式，移动终端400还包括血糖监测单元404。
血糖监测单元404，用于监测用户的血糖浓度。
血糖监测单元404，还用于将用户的血糖浓度传输至第二处理单元402。
第二处理单元402，还用于根据上述餐饮相关信息确定用户的习惯用餐时间。
在执行上述将餐厅推荐信息传输至显示单元403时，第二处理单元402，具体用于在用户的血糖浓度低于第二预设阈值的情况下，在用户的习惯用餐时间将上述餐厅推荐信息传输至显示单元403。
可以理解的是，移动终端为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本发明能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
本发明实施例可以根据上述方法示例对移动终端进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本发明实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
作为一种可选的实施方式，第一处理单元401可以是处理器，第二处理单元402可以是人工智能AI模块。其中，处理器和AI模块可为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，通用处理器，数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)，专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit，ASIC)，现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本发明公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。所述处理器和所述AI模块也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等等。显示单元403可以为显示屏、触控显示屏等。
由此可见，利用图4所描述的移动终端，可以通过计算速度更快、计算性能更强的AI模块对餐饮相关的用户数据进行深入分析，以输出针对用户的精确、智能的个性化餐馆推荐。除此之外，通过参考用户的习惯用餐时间和血糖浓度，可以实现在用户饥饿时或者应当吃饭时输出餐厅推荐信息，以避免在用户并不想吃饭时输出餐厅推荐信息打扰用户。
请参阅图5，图5为本发明实施例公开的另一种移动终端500的结构示意图。如图所示，该移动终端包括处理器501、人工智能AI模块502、显示屏503、存储器504、通信接口505以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由所述一个或多个处理器执行，上述程序包括用于执行上述方法实施例中的步骤的指令。
举例来说，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：
控制处理器501获取移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，并控制处理器501将上述餐饮相关信息传输至AI模块502。
控制AI模块502根据上述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，并控制AI模块502将上述餐厅推荐信息传输至显示屏503。
控制显示屏503输出上述餐厅推荐信息。
由此可见，利用图5所描述的移动终端，可以通过计算速度更快、计算性能更强的AI模块对餐饮相关的用户数据进行深入分析，以输出针对用户的精确、智能的个性化餐馆推荐。
请参阅图6，图6为本发明实施例公开的另一种移动终端600的结构示意图。如图6所示，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明实施例方法部分。该终端可以为包括手机、平板电脑、PDA(Personal DigitalAssistant，个人数字助理)、POS(Point of Sales，销售终端)、车载电脑等任意移动终端，以移动终端为手机为例：
图6示出的是与本发明实施例提供的移动终端相关的手机的部分结构的框图。参考图6，手机包括：射频(Radio Frequency，RF)电路601、存储器602、输入单元603、显示单元604、传感器605、音频电路606、无线保真(wireless fidelity，WiFi)模块607、处理器集合608、以及电源609等部件。本领域技术人员可以理解，图6中示出的手机结构并不构成对手机的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
下面结合图6对手机的各个构成部件进行具体的介绍：
RF电路601可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，特别地，将基站的下行信息接收后，给处理器集合608处理；另外，将设计上行的数据发送给基站。通常，RF电路601包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器(Low NoiseAmplifier，LNA)、双工器等。此外，RF电路601还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于全球移动通讯***(GlobalSystem of Mobile communication，GSM)、通用分组无线服务(General Packet RadioService，GPRS)、码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)、宽带码分多址(Wideband Code Division Multiple Access,WCDMA)、长期演进(Long Term Evolution，LTE)、电子邮件、短消息服务(Short Messaging Service，SMS)等。
存储器602可用于存储软件程序以及模块，处理器集合608通过运行存储在存储器602的软件程序以及模块，从而执行手机的各种功能应用以及数据处理。存储器602可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
输入单元603可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与手机的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，输入单元603可包括触控面板6031以及其他输入设备6032。触控面板6031，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板6031上或在触控面板6031附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。可选的，触控面板6031可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器集合608，并能接收处理器集合608发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板6031。除了触控面板6031，输入单元603还可以包括其他输入设备6032。具体地，其他输入设备6032可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种。
显示单元604可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及手机的各种菜单。显示单元604可包括显示面板6041，可选的，可以采用液晶显示器(Liquid CrystalDisplay，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)等形式来配置显示面板6041。进一步的，触控面板6031可覆盖显示面板6041，当触控面板6031检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器集合608以确定触摸事件的类型，随后处理器集合608根据触摸事件的类型在显示面板6041上提供相应的视觉输出。虽然在图6中，触控面板6031与显示面板6041是作为两个独立的部件来实现手机的输入和输入功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板6031与显示面板6041集成而实现手机的输入和输出功能。
手机还可包括至少一种传感器605，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板6041的亮度，接近传感器可在手机移动到耳边时，关闭显示面板6041和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
音频电路606、扬声器6061，传声器6062可提供用户与手机之间的音频接口。音频电路606可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器6061，由扬声器6061转换为声音信号输出；另一方面，传声器6062将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路606接收后转换为音频数据，再将音频数据输出处理器集合608处理后，经RF电路601以发送给比如另一手机，或者将音频数据输出至存储器602以便进一步处理。
WiFi属于短距离无线传输技术，手机通过WiFi模块607可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图6示出了WiFi模块607，但是可以理解的是，其并不属于手机的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。
处理器集合608是手机的控制中心，包括处理器6081和人工智能AI模块6082。处理器集合608利用各种接口和线路连接整个手机的各个部分，通过运行或执行存储在存储器602内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器602内的数据，执行手机的各种功能和处理数据，从而对手机进行整体监控。可选的，处理器集合608可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器集合608可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器集合608中。在本发明实施例中，处理器集合608可作为应用处理器AP。
手机还包括给各个部件供电的电源609(比如电池)，优选的，电源可以通过电源管理***与处理器集合608逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。
尽管未示出，手机还可以包括摄像头、蓝牙模块等，在此不再赘述。
处理器6081，用于获取移动终端600中应用程序中的餐饮相关信息，将餐饮相关信息传输至AI模块6082。
AI模块6082，用于根据上述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，将餐厅推荐信息传输至显示单元604。
显示单元604，用于输出上述餐厅推荐信息。
前述图3所示的实施例中，各步骤方法流程可以基于该手机的结构实现。
前述图4所示的实施例中，各单元功能可以基于该手机的结构实现。
请参阅图7A，图7A为本发明实施例公开的另一种移动终端700的结构示意图。移动终端700包括通用处理器701、显示屏702、全球定位***GPS模块703、血糖传感器704，通用处理器701用于：获取所述移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，根据所述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏702；
所述显示屏702，用于输出所述餐厅推荐信息。
作为一种可选的实施方式，在所述根据所述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息方面，所述通用处理器701具体用于：分析所述餐饮相关信息确定用户的饮食倾向性，根据所述用户的饮食倾向性确定所述餐厅推荐信息。
作为一种可选的实施方式，所述GPS模块703，用于获取所述移动终端所在的地理位置信息，并将获取到的所述地理位置信息传输至所述通用处理器701；
在所述根据所述用户的饮食倾向性确定所述餐厅推荐信息方面，所述通用处理器701具体用于：根据所述地理位置信息确定用户所在的当前地理位置是否与常用地理位置的距离超过第一预设阈值；若所述当前地理位置与所述常用地理位置的距离超过所述第一预设阈值，则根据所述用户的饮食倾向性确定所述餐厅推荐信息。
作为一种可选的实施方式，在所述将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏方面，所述通用处理器701具体用于：根据所述餐饮相关信息确定用户的习惯用餐时间；在所述习惯用餐时间将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏。
作为一种可选的实施方式，所述血糖传感器704，用于监测用户的血糖浓度，将所述用户的血糖浓度传输至通用处理器701；
所述在所述习惯用餐时间将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏方面，所述通用处理器701具体用于：所述用户的血糖浓度低于第二预设阈值的情况下，在所述习惯用餐时间将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏。
本发明实施例中，上述通用处理器701可以包括应用处理器7011和人工智能AI模块7012。AI模块7012的具体形式可以是硬件和/或软件，AI模块7012包括硬件形态时，应用处理器7011和AI模块7012可以是集成设置，也可以是分离设置，此处不做限定。
请参阅图7B，图7B为本发明实施例公开的一种通用处理器701的结构示意图。如图7B所示，AI模块7012集成于应用处理器7011之中。在AI模块7012集成于应用处理器7011之中时，若应用处理器7011为单核处理器，则AI模块7012可以是应用处理器7011中的智能微处理电路，若应用处理器7011为多核处理器，则AI模块7012可以是多核处理器中的单个智能微处理器内核或者某一个微处理器内核中的智能微处理电路。
请参阅图7C，图7C为本发明实施例公开的另一种通用处理器701的结构示意图。如图7C所示，AI模块7012独立于应用处理器7011。在AI模块7012与应用处理器7011分离设置时，AI模块7011可以是应用处理器平台架构中除应用处理器7011之外的任意一个协处理器(如基带处理器、DSP以及电源管理芯片等)中的智能微处理电路，或者，可以是应用处理器平台架构中除所述应用处理器7011之外的一个新设置的智能微处理器，或者，可以是新设置的独立于所述应用处理器平台的智能处理平台，且该智能处理平台至少包括一个专用智能处理器，该智能处理平台与应用处理器平台通信连接，可选的，智能处理平台还可以与存储器、外设等通信连接。
本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，所述计算机包括移动终端。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，所述计算机包括移动终端。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本发明实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (17)

1.一种移动终端，其特征在于，包括处理器、人工智能AI模块和显示屏，所述处理器连接所述AI模块，所述AI模块连接所述显示屏，其中，
所述处理器，用于获取所述移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，将所述餐饮相关信息传输至所述AI模块；
所述AI模块，用于根据所述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏；
所述显示屏，用于输出所述餐厅推荐信息。
2.根据权利要求1所述的移动终端，其特征在于，在所述根据所述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息方面，所述AI模块具体用于：分析所述餐饮相关信息确定用户的饮食倾向性，根据所述用户的饮食倾向性确定所述餐厅推荐信息。
3.根据权利要求2所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括全球定位***GPS模块，所述GPS模块连接所述AI模块；
所述GPS模块，用于获取所述移动终端所在的地理位置信息，并将获取到的所述地理位置信息传输至所述AI模块；
在所述根据所述用户的饮食倾向性确定所述餐厅推荐信息方面，所述AI模块具体用于：根据所述地理位置信息确定用户所在的当前地理位置是否与常用地理位置的距离超过第一预设阈值；若所述当前地理位置与所述常用地理位置的距离超过所述第一预设阈值，则根据所述用户的饮食倾向性确定所述餐厅推荐信息。
4.根据权利要求1～3中任意一项所述的移动终端，其特征在于，在所述将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏方面，所述AI模块具体用于：根据所述餐饮相关信息确定用户的习惯用餐时间；在所述习惯用餐时间将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏。
5.根据权利要求4所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括血糖传感器，所述血糖传感器连接所述AI模块；
所述血糖传感器，用于监测用户的血糖浓度，将所述用户的血糖浓度传输至所述AI模块；
所述在所述习惯用餐时间将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏方面，所述AI模块具体用于：所述用户的血糖浓度低于第二预设阈值的情况下，在所述习惯用餐时间将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏。
6.一种信息输出方法，其特征在于，应用于包括处理器、人工智能AI模块和显示屏的移动终端，所述方法包括：
所述移动终端控制所述处理器获取所述移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，并控制所述处理器将所述餐饮相关信息传输至所述AI模块；
控制所述AI模块根据所述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，并控制所述AI模块将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏；
控制所述显示屏输出所述餐厅推荐信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述控制所述AI模块根据所述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，包括：
控制所述AI模块分析所述餐饮相关信息确定用户的饮食倾向性，并控制所述AI模块根据所述用户的饮食倾向性确定所述餐厅推荐信息。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述移动终端还包括全球定位***GPS模块；
所述方法还包括：
控制所述GPS模块获取所述移动终端所在的地理位置信息，并控制所述GPS模块将获取到的所述地理位置信息传输至所述AI模块；
所述控制所述AI模块根据所述用户的饮食倾向性确定所述餐厅推荐信息，包括：
控制所述AI模块根据所述地理位置信息确定用户所在的当前地理位置是否与常用地理位置的距离超过第一预设阈值；
控制所述AI模块在所述当前地理位置与所述常用地理位置的距离超过所述第一预设阈值的情况下，根据所述用户的饮食倾向性确定所述餐厅推荐信息。
9.根据权利要求6～8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述控制所述AI模块将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏，包括：
控制所述AI模块根据所述餐饮相关信息确定用户的习惯用餐时间；
控制所述AI模块在所述习惯用餐时间将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述移动终端还包括血糖传感器；
所述方法还包括：
控制所述血糖传感器监测用户的血糖浓度，将所述用户的血糖浓度传输至所述AI模块；
所述控制所述AI模块在所述习惯用餐时间将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏，包括：
控制所述AI模块在所述用户的血糖浓度低于第二预设阈值的情况下，在所述习惯用餐时间将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏。
11.一种移动终端，其特征在于，包括第一处理单元、第二处理单元和显示单元，其中，
所述第一处理单元，用于获取所述移动终端中应用程序中的餐饮相关信息；
所述第一处理单元，还用于将所述餐饮相关信息传输至所述第二处理单元；
所述第二处理单元，用于根据所述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息；
所述第二处理单元，还用于将所述餐厅推荐信息传输至所述显示单元；
所述显示单元，用于输出所述餐厅推荐信息。
12.根据权利要求11所述的移动终端，其特征在于，所述移动终端还包括血糖监测单元；
所述血糖监测单元，用于监测用户的血糖浓度；
所述血糖监测单元，还用于将所述用户的血糖浓度传输至所述第二处理单元；
所述第二处理单元，还用于根据所述餐饮相关信息确定用户的习惯用餐时间；
执行所述将所述餐厅推荐信息传输至所述显示单元时，所述第二处理单元，具体用于在所述用户的血糖浓度低于第二预设阈值的情况下，在所述习惯用餐时间将所述餐厅推荐信息传输至所述显示单元。
13.一种移动终端，其特征在于，包括通用处理器和显示屏，其中，
所述通用处理器用于：获取所述移动终端中应用程序中的餐饮相关信息，根据所述餐饮相关信息确定餐厅推荐信息，将所述餐厅推荐信息传输至所述显示屏；
所述显示屏，用于输出所述餐厅推荐信息。
14.根据权利要求13所述的移动终端，其特征在于，所述通用处理器包括应用处理器和人工智能AI模块，所述AI模块集成于所述应用处理器中，所述AI模块用于：
执行所述通用处理器所用于执行的步骤中的至少一个步骤。
15.根据权利要求13所述的移动终端，其特征在于，所述通用处理器包括应用处理器和人工智能AI模块，所述AI模块独立于所述应用处理器设置，所述AI模块用于：
执行所述通用处理器所用于执行的步骤中的至少一个步骤。
16.一种移动终端，其特征在于，包括处理器、人工智能AI模块、显示屏、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述处理器和所述AI模块执行，所述程序包括用于执行权利要求6至10任意一项方法中的步骤的指令。
17.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求6至10任意一项所述的方法，所述计算机包括移动终端。
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