CN111316199B - 一种信息处理方法及电子设备 - Google Patents
一种信息处理方法及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111316199B CN111316199B CN201880072215.0A CN201880072215A CN111316199B CN 111316199 B CN111316199 B CN 111316199B CN 201880072215 A CN201880072215 A CN 201880072215A CN 111316199 B CN111316199 B CN 111316199B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- application processor
- coprocessor
- operation result
- data
- electronic device
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F1/00—Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
- G06F1/26—Power supply means, e.g. regulation thereof
- G06F1/32—Means for saving power
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Telephone Function (AREA)
Abstract
本申请提供一种信息处理方法及电子设备,应用于包含应用处理器和协处理器的电子设备,该方法包括:电子设备的协处理器接收来自所述电子设备的应用处理器的上报推荐信息的指令;然后协处理器根据指令,获取应用处理器生成的业务数据和电子设备的低功耗常开器件生成的环境数据;继而协处理器利用人工智能算法,对业务数据和环境数据进行人工智能运算,生成运算结果;在所述运算结果符合预设条件时,协处理器将运算结果上报至应用处理器,以使应用处理器将运算结果作为推荐信息进行显示,该方法用以实现在电子设备侧实时进行人工智能运算,从而为用户及时提供准确的推荐信息。
Description
技术领域
本申请涉及终端技术领域,尤其涉及一种信息处理方法及电子设备。
背景技术
随着人工智能在电子设备上应用的推广普及,在图像处理、音频处理、语言处理能力等方面,电子设备上的功能越来越强大,人工智能越来越成为电子设备不可或缺的核心竞争力。
目前,人工智能处理功能被集成在应用处理器对应的安卓操作***中,该功能由应用程序层的应用程序所调用。由于人工智能处理功能是基于用户某一动作或者安卓操作***接收的某一事件触发执行的,所以人工智能处理功能只会在业务需要时才被应用程序调用。而且应用处理器受功耗限制,在无业务时处于休眠状态,所以人工智能处理功能并不会持续运行,因此也不能实时地感知用户动作,行为意图、环境改变等变化,不能够自主运行AI感知能力,需要依赖特定的动作或需要某些应用模块的调用,其智能性不高,用户体验度不佳。
发明内容
本申请提供一种信息处理方法及电子设备,用以实现在电子设备侧实时进行人工智能运算,从而为用户及时提供准确的推荐信息。
第一方面,本申请实施例提供了一种信息处理方法,该方法应用于包含应用处理器和协处理器的电子设备,包括:电子设备的协处理器接收来自所述电子设备的应用处理器的上报推荐信息的指令;然后协处理器根据指令,获取应用处理器生成的业务数据和电子设备的低功耗常开器件生成的环境数据;继而协处理器利用人工智能算法,对业务数据和环境数据进行人工智能运算,生成运算结果;在所述运算结果符合预设条件时,协处理器将运算结果上报至应用处理器,以使应用处理器将运算结果作为推荐信息进行显示。
本申请实施例中,应用处理器和协处理器处于协同工作模式,协处理器的处理的结果能在规定的时间之内上报给应用处理器或对应用处理器的要求做出快速响应,调度一切可利用的资源完成实时任务,因此能控制所有实时任务协调一致运行,响应速度快,可靠性高,该方法协处理器结合业务数据和环境数据进行运算,可以实时感知用户意图、表情以及环境的变化,可以为用户提供无缝感知应用业务的能力,使得电子设备更智能化,交互更加自然,能提高人机交互的效率。
在一种可能的设计中,处理器在所述电子设备的应用处理器处于休眠状态时,获取所述电子设备的低功耗常开器件所采集的环境数据;协处理器在所述电子设备的应用处理器处于休眠状态时,利用人工智能算法,对所述业务数据和所述环境数据进行人工智能运算,生成运算结果。
这样,应用处理器可以在收到协处理器上报的事件后才被唤醒,所以并不会对应用处理器的功耗造成很大影响,总体来说,该方法对电子设备的整体功耗影响较小
在一种可能的设计中,电子设备接收用于触发推荐功能的用户输入;响应于用户输入,应用处理器向协处理器发送上报推荐信息的指令。本申请实施例中,电子设备在检测到用户输入之后,对该用户输入所产生的业务数据进行AI运算,从而更新推荐结果,使得电子设备更智能化,交互更加自然,能提高人机交互的效率。
在一种可能的设计中,,所述人工智能算法固化在所述协处理器的硬件中。这样,既可以提高计算效率,也能够一定程度上降低运算时产生的功耗。
第二方面,本申请实施例还提供了一种信息处理方法,该方法应用于包含应用处理器和协处理器的电子设备,包括:电子设备的协处理器在第一时段内获取低功耗常开器件所采集的环境数据,电子设备的应用处理器在第一时段处于休眠状态;然后电子设备的协处理器在第一时刻从应用处理器获取业务数据;继而电子设备的协处理器根据环境数据和业务数据,利用人工智能算法进行人工智能运算,生成运算结果;最终电子设备的协处理器在运算结果符合预设条件时,将运算结果上报至应用处理器,以使唤醒应用处理器将运算结果作为推荐信息进行显示。
本申请实施例中,应用处理器和协处理器处于协同工作模式,该方法可以使得电子设备不依赖用户的特定操作,可以实时自动感知用户意图、表情以及环境的变化,可以为用户提供无缝感知应用业务的能力,使得电子设备更智能化,交互更加自然,能提高人机交互的效率。
在一种可能的设计中,人工智能算法固化在所述协处理器的硬件中。这样,既可以提高计算效率,也能够一定程度上降低运算时产生的功耗。
第三方面,本申请实施例提供一种电子设备,包括处理器和存储器。其中,存储器用于存储一个或多个计算机程序;当存储器存储的一个或多个计算机程序被处理器执行时,使得该电子设备能够实现上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。
第四方面,本申请实施例还提供一种装置,该装置包括执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法的模块/单元。这些模块/单元可以通过硬件实现,也可以通过硬件执行相应的软件实现。
第五方面,本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括计算机程序,当计算机程序在电子设备上运行时,使得所述电子设备执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。
第六方面,本申请实施例还提供一种包含计算机程序产品,当所述计算机程序产品在电子设备上运行时,使得所述电子设备执行上述任一方面的任意一种可能的设计的方法。
本申请的这些方面或其他方面在以下实施例的描述中会更加简明易懂。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种适用的通信网络互联的场景示意图;
图2为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图;
图3为本申请实施例提供的一种安卓操作***组成架构示意图;
图4为本申请实施例提供的一种RTOS***组成架构示意图;
图5a和图5b为本申请实施例提供的一种信息处理方法流程示意图;
图6为本申请实施例提供的一种全景搜索业务下的界面变化示意图;
图7为本申请实施例提供的一种预测结果生成过程示意图;
图8为本申请实施例提供的一种信息预测装置结构示意图;
图9为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行描述。其中,在本申请实施例的描述中,以下,术语“第一”、“第二”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请实施例的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
本申请实施例提供的信息处理方法可以应用于如图1所示的多个电子设备100基于通信网络互联的场景。其中,该通信网络可以是局域网,也可以是通过中继(relay)设备转接的广域网。当该通信网络为局域网时,示例性的,该通信网络可以是wifi热点网络、wifi P2P网络、蓝牙网络、zigbee网络或近场通信(near field communication,NFC)网络等近距离通信网络。当该通信网络为广域网时,示例性的,该通信网络可以是第三代移动通信技术(3rd-generation wireless telephone technology,3G)网络、***移动通信技术(the 4th generation mobile communication technology,4G)网络、第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络、未来演进的公共陆地移动网络(public land mobile network,PLMN)或因特网等。在图1所示的场景中,不同电子设备之间可以通过通信网络交互数据,例如交互图片、文本、视频,或者交互电子设备对图片、文本或视频等对象处理后的结果。
在本申请一些实施例中,图1所示的电子设备100可以是还包含其他功能诸如个人数字助理和/或音乐播放器功能的便携式电子设备,诸如手机、平板电脑、具备无线通讯功能的可穿戴设备(如智能手表)等。便携式电子设备的示例性实施例包括但不限于搭载 或者其他操作***的便携式电子设备。上述便携式电子设备也可以是其他便携式电子设备,诸如具有触敏表面(例如触控面板)的膝上型计算机(laptop)等。还应当理解的是,在本申请其他一些实施例中,上述电子设备100也可以不是便携式电子设备,而是具有触敏表面(例如触控面板)的台式计算机。
示例性地,如图2所示,下面以电子设备100为例对实施例进行具体说明。
电子设备100可以包括处理器110,外部存储器接口120,内部存储器121,USB接口130,充电管理模块140,电源管理模块141,电池142,天线1,天线2,移动通信模块150,无线通信模块160,音频模块170,扬声器170A,受话器170B,麦克风170C,耳机接口170D,传感器模块180,按键190,马达191,指示器192,摄像头193,显示屏194,以及SIM卡接口195等。其中传感器模块180可以包括压力传感器180A,陀螺仪传感器180B,气压传感器180C,磁传感器180D,加速度传感器180E,距离传感器180F,接近光传感器180G,指纹传感器180H,温度传感器180J,触摸传感器180K,环境光传感器180L,骨传导传感器180M等。
可以理解的是,本发明实施例示意的结构并不构成对电子设备100的具体限定。在本申请另一些实施例中,电子设备100可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者拆分某些部件,或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件,软件或软件和硬件的组合实现。
处理器110可以包括一个或多个处理单元,例如:处理器110可以包括应用处理器(application processor,AP)、协处理器,调制解调处理器,图形处理器(graphicsprocessing unit,GPU),图像信号处理器(image signal processor,ISP),控制器,存储器,视频编解码器,数字信号处理器(digital signal processor,DSP),基带处理器,和/或神经网络处理器(Neural-network Processing Unit,NPU)等。其中,不同的处理单元可以是独立的器件,也可以集成在一个或多个处理器中。其中,本申请实施例中,协处理器集成了AI能力,以低功耗模式持续运行,并检测用户的动作意图和设备周围环境是否发生变化,当检测到发生变化后,则生成相应的事件上报至应用处理器。应用处理器在无业务时处于休眠状态,当接收到来自协处理器上报的事件后被唤醒,应用处理器运行与该事件对应的应用程序。其中,协处理器的具体组成以及如何与应用处理器进行协作的过程可以参见下文图4中的介绍。
其中,控制器可以是电子设备100的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号,产生操作控制信号,完成取指令和执行指令的控制。
处理器110中还可以设置存储器,用于存储指令和数据。在一些实施例中,处理器110中的存储器为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器110刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器110需要再次使用该指令或数据,可从所述存储器中直接调用。避免了重复存取,减少了处理器110的等待时间,因而提高了***的效率。
在一些实施例中,处理器110可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路(inter-integrated circuit,I2C)接口,集成电路内置音频(inter-integrated circuitsound,I2S)接口,脉冲编码调制(pulse code modulation,PCM)接口,通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter,UART)接口,移动产业处理器接口(mobile industry processor interface,MIPI),通用输入输出(general-purposeinput/output,GPIO)接口,用户标识模块(subscriber identity module,SIM)接口,和/或通用串行总线(universal serial bus,USB)接口等。
I2C接口是一种双向同步串行总线,包括一根串行数据线(serial data line,SDA)和一根串行时钟线(derail clock line,SCL)。在一些实施例中,处理器110可以包含多组I2C总线。处理器110可以通过不同的I2C总线接口分别耦合触摸传感器180K,充电器,闪光灯,摄像头193等。例如:处理器110可以通过I2C接口耦合触摸传感器180K,使处理器110与触摸传感器180K通过I2C总线接口通信,实现电子设备100的触摸功能。
I2S接口可以用于音频通信。在一些实施例中,处理器110可以包含多组I2S总线。处理器110可以通过I2S总线与音频模块170耦合,实现处理器110与音频模块170之间的通信。在一些实施例中,音频模块170可以通过I2S接口向无线通信模块160传递音频信号,实现通过蓝牙耳机接听电话的功能。
PCM接口也可以用于音频通信,将模拟信号抽样,量化和编码。在一些实施例中,音频模块170与无线通信模块160可以通过PCM总线接口耦合。在一些实施例中,音频模块170也可以通过PCM接口向无线通信模块160传递音频信号,实现通过蓝牙耳机接听电话的功能。所述I2S接口和所述PCM接口都可以用于音频通信。
UART接口是一种通用串行数据总线,用于异步通信。该总线可以为双向通信总线。它将要传输的数据在串行通信与并行通信之间转换。在一些实施例中,UART接口通常被用于连接处理器110与无线通信模块160。例如:处理器110通过UART接口与无线通信模块160中的蓝牙模块通信,实现蓝牙功能。在一些实施例中,音频模块170可以通过UART接口向无线通信模块160传递音频信号,实现通过蓝牙耳机播放音乐的功能。
MIPI接口可以被用于连接处理器110与显示屏194,摄像头193等***器件。MIPI接口包括摄像头串行接口(camera serial interface,CSI),显示屏串行接口(displayserial interface,DSI)等。在一些实施例中,处理器110和摄像头193通过CSI接口通信,实现电子设备100的拍摄功能。处理器110和显示屏194通过DSI接口通信,实现电子设备100的显示功能。
GPIO接口可以通过软件配置。GPIO接口可以被配置为控制信号,也可被配置为数据信号。在一些实施例中,GPIO接口可以用于连接处理器110与摄像头193,显示屏194,无线通信模块160,音频模块170,传感器模块180等。GPIO接口还可以被配置为I2C接口,I2S接口,UART接口,MIPI接口等。
USB接口130是符合USB标准规范的接口,具体可以是Mini USB接口,Micro USB接口,USB Type C接口等。USB接口可以用于连接充电器为电子设备100充电,也可以用于电子设备100与***设备之间传输数据。也可以用于连接耳机,通过耳机播放音频。该接口还可以用于连接其他电子设备,例如AR设备等。
可以理解的是,本发明实施例示意的各模块间的接口连接关系,只是示意性说明,并不构成对电子设备100的结构限定。在本申请另一些实施例中,电子设备100也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式,或多种接口连接方式的组合。
充电管理模块140用于从充电器接收充电输入。其中,充电器可以是无线充电器,也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中,充电管理模块140可以通过USB接口接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中,充电管理模块140可以通过电子设备100的无线充电线圈接收无线充电输入。充电管理模块140为电池142充电的同时,还可以通过电源管理模块141为电子设备供电。
电源管理模块141用于连接电池142,充电管理模块140与处理器110。电源管理模块141接收电池142和/或充电管理模块140的输入,为处理器110,内部存储器121,外部存储器,显示屏194,摄像头193,和无线通信模块160等供电。电源管理模块141还可以用于监测电池容量,电池循环次数,电池健康状态(漏电,阻抗)等参数。在其他一些实施例中,电源管理模块141也可以设置于处理器110中。在另一些实施例中,电源管理模块141和充电管理模块140也可以设置于同一个器件中。
电子设备100的无线通信功能可以通过天线模块1,天线模块2移动通信模块150,无线通信模块160,调制解调处理器以及基带处理器等实现。
天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。电子设备100中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用,以提高天线的利用率。例如:可以将蜂窝网天线复用为无线局域网分集天线。在另外一些实施例中,天线可以和调谐开关结合使用。
移动通信模块150可以提供应用在电子设备100上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块150可以包括至少一个滤波器,开关,功率放大器,低噪声放大器(Low Noise Amplifier,LNA)等。移动通信模块150可以由天线1接收电磁波,并对接收的电磁波进行滤波,放大等处理,传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块150还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大,经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中,移动通信模块150的至少部分功能模块可以被设置于处理器110中。在一些实施例中,移动通信模块150的至少部分功能模块可以与处理器110的至少部分模块被设置在同一个器件中。
调制解调处理器可以包括调制器和解调器。其中,调制器用于将待发送的低频基带信号调制成中高频信号。解调器用于将接收的电磁波信号解调为低频基带信号。随后解调器将解调得到的低频基带信号传送至基带处理器处理。低频基带信号经基带处理器处理后,被传递给应用处理器。应用处理器通过音频设备(不限于扬声器170A,受话器170B等)输出声音信号,或通过显示屏194显示图像或视频。在一些实施例中,调制解调处理器可以是独立的器件。在另一些实施例中,调制解调处理器可以独立于处理器110,与移动通信模块150或其他功能模块设置在同一个器件中。
无线通信模块160可以提供应用在电子设备100上的包括无线局域网(wirelesslocal area networks,WLAN),蓝牙(bluetooth,BT),全球导航卫星***(globalnavigation satellite system,GNSS),调频(frequency modulation,FM),近距离无线通信技术(near field communication,NFC),红外技术(infrared,IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块160可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块160经由天线2接收电磁波,将电磁波信号调频以及滤波处理,将处理后的信号发送到处理器110。无线通信模块160还可以从处理器110接收待发送的信号,对其进行调频,放大,经天线2转为电磁波辐射出去。
在一些实施例中,电子设备100的天线1和移动通信模块150耦合,天线2和无线通信模块160耦合,使得电子设备100可以通过无线通信技术与网络以及其他设备通信。所述无线通信技术可以包括全球移动通讯***(global system for mobile communications,GSM),通用分组无线服务(general packet radio service,GPRS),码分多址接入(codedivision multiple access,CDMA),宽带码分多址(wideband code division multipleaccess,WCDMA),时分码分多址(time-division code division multiple access,TD-SCDMA),长期演进(long term evolution,LTE),BT,GNSS,WLAN,NFC,FM,和/或IR技术等。所述GNSS可以包括全球卫星定位***(global positioning system,GPS),全球导航卫星***(global navigation satellite system,GLONASS),北斗卫星导航***(beidounavigation satellite system,BDS),准天顶卫星***(quasi-zenith satellitesystem,QZSS))和/或星基增强***(satellite based augmentation systems,SBAS)。
电子设备100通过GPU,显示屏194,以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器,连接显示屏194和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算,用于图形渲染。处理器110可包括一个或多个GPU,其执行程序指令以生成或改变显示信息。
显示屏194用于显示图像,视频等。显示屏194包括显示面板。显示面板可以采用LCD(liquid crystal display,液晶显示屏),OLED(organic light-emitting diode,有机发光二极管),有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrixorganic light emitting diode的,AMOLED),柔性发光二极管(flex light-emittingdiode,FLED),Miniled,MicroLed,Micro-oLed,量子点发光二极管(quantum dot lightemitting diodes,QLED)等。在一些实施例中,电子设备100可以包括1个或N个显示屏,N为大于1的正整数。
电子设备100可以通过ISP,摄像头193,视频编解码器,GPU,显示屏194以及应用处理器等实现拍摄功能。
ISP用于处理摄像头193反馈的数据。例如,拍照时,打开快门,光线通过镜头被传递到摄像头感光元件上,光信号转换为电信号,摄像头感光元件将所述电信号传递给ISP处理,转化为肉眼可见的图像。ISP还可以对图像的噪点,亮度,肤色进行算法优化。ISP还可以对拍摄场景的曝光,色温等参数优化。在一些实施例中,ISP可以设置在摄像头193中。
摄像头193用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device,CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor,CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号,之后将电信号传递给ISP转换成数字图像信号。ISP将数字图像信号输出到DSP加工处理。DSP将数字图像信号转换成标准的RGB,YUV等格式的图像信号。在一些实施例中,电子设备100可以包括1个或N个摄像头,N为大于1的正整数。
数字信号处理器用于处理数字信号,除了可以处理数字图像信号,还可以处理其他数字信号。例如,当电子设备100在频点选择时,数字信号处理器用于对频点能量进行傅里叶变换等。
视频编解码器用于对数字视频压缩或解压缩。电子设备100可以支持一种或多种视频编解码器。这样,电子设备100可以播放或录制多种编码格式的视频,例如:MPEG1,MPEG2,MPEG3,MPEG4等。
NPU为神经网络(neural-network,NN)计算处理器,通过借鉴生物神经网络结构,例如借鉴人脑神经元之间传递模式,对输入信息快速处理,还可以不断的自学习。通过NPU可以实现电子设备100的智能认知等应用,例如:图像识别,人脸识别,语音识别,文本理解等。
外部存储器接口120可以用于连接外部存储卡,例如Micro SD卡,实现扩展电子设备100的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口120与处理器110通信,实现数据存储功能。例如将音乐,视频等文件保存在外部存储卡中。
内部存储器121可以用于存储计算机可执行程序代码,所述可执行程序代码包括指令。处理器110通过运行存储在内部存储器121的指令,从而执行电子设备100的各种功能应用以及数据处理。存储器121可以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。存储数据区可存储电子设备100使用过程中所创建的数据(比如音频数据,电话本等)等。此外,存储器121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,通用闪存存储器(universal flash storage,UFS)等。
电子设备100可以通过音频模块170,扬声器170A,受话器170B,麦克风170C,耳机接口170D,以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放,录音等。
音频模块170用于将数字音频信息转换成模拟音频信号输出,也用于将模拟音频输入转换为数字音频信号。音频模块170还可以用于对音频信号编码和解码。在一些实施例中,音频模块170可以设置于处理器110中,或将音频模块170的部分功能模块设置于处理器110中。
扬声器170A,也称“喇叭”,用于将音频电信号转换为声音信号。电子设备100可以通过扬声器170A收听音乐,或收听免提通话。
受话器170B,也称“听筒”,用于将音频电信号转换成声音信号。当电子设备100接听电话或语音信息时,可以通过将受话器170B靠近人耳接听语音。
麦克风170C,也称“话筒”,“传声器”,用于将声音信号转换为电信号。当拔打电话或发送语音信息时,用户可以通过人嘴靠近麦克风170C发声,将声音信号输入到麦克风170C。电子设备100可以设置至少一个麦克风170C。在另一些实施例中,电子设备100可以设置两个麦克风,除了采集声音信号,还可以实现降噪功能。在另一些实施例中,电子设备100还可以设置三个,四个或更多麦克风,实现采集声音信号,降噪,还可以识别声音来源,实现定向录音功能等。
耳机接口170D用于连接有线耳机。耳机接口可以是USB接口,也可以是3.5mm的开放移动电子设备平台(open mobile terminal platform,OMTP)标准接口,美国蜂窝电信工业协会(cellular telecommunications industry association of the USA,CTIA)标准接口。
压力传感器180A用于感受压力信号,可以将压力信号转换成电信号。在一些实施例中,压力传感器180A可以设置于显示屏194。压力传感器180A的种类很多,如电阻式压力传感器,电感式压力传感器,电容式压力传感器等。电容式压力传感器可以是包括至少两个具有导电材料的平行板。当有力作用于压力传感器180A,电极之间的电容改变。电子设备100根据电容的变化确定压力的强度。当有触摸操作作用于显示屏194,电子设备100根据压力传感器180A检测所述触摸操作强度。电子设备100也可以根据压力传感器180A的检测信号计算触摸的位置。在一些实施例中,作用于相同触摸位置,但不同触摸操作强度的触摸操作,可以对应不同的操作指令。例如:当有触摸操作强度小于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时,执行查看短消息的指令。当有触摸操作强度大于或等于第一压力阈值的触摸操作作用于短消息应用图标时,执行新建短消息的指令。
陀螺仪传感器180B可以用于确定电子设备100的运动姿态。在一些实施例中,可以通过陀螺仪传感器180B确定电子设备100围绕三个轴(即,x,y和z轴)的角速度。陀螺仪传感器180B可以用于拍摄防抖。示例性的,当按下快门,陀螺仪传感器180B检测电子设备100抖动的角度,根据角度计算出镜头模组需要补偿的距离,让镜头通过反向运动抵消电子设备100的抖动,实现防抖。陀螺仪传感器180B还可以用于导航,体感游戏场景。
气压传感器180C用于测量气压。在一些实施例中,电子设备100通过气压传感器180C测得的气压值计算海拔高度,辅助定位和导航。
磁传感器180D包括霍尔传感器。电子设备100可以利用磁传感器180D检测翻盖皮套的开合。在一些实施例中,当电子设备100是翻盖机时,电子设备100可以根据磁传感器180D检测翻盖的开合。进而根据检测到的皮套的开合状态或翻盖的开合状态,设置翻盖自动解锁等特性。
加速度传感器180E可检测电子设备100在各个方向上(一般为三轴)加速度的大小。当电子设备100静止时可检测出重力的大小及方向。还可以用于识别电子设备姿态,应用于横竖屏切换,计步器等应用。
距离传感器180F,用于测量距离。电子设备100可以通过红外或激光测量距离。在一些实施例中,拍摄场景,电子设备100可以利用距离传感器180F测距以实现快速对焦。
接近光传感器180G可以包括例如发光二极管(LED)和光检测器,例如光电二极管。发光二极管可以是红外发光二极管。电子设备100通过发光二极管向外发射红外光。电子设备100使用光电二极管检测来自附近物体的红外反射光。当检测到充分的反射光时,可以确定电子设备100附近有物体。当检测到不充分的反射光时,电子设备100可以确定电子设备100附近没有物体。电子设备100可以利用接近光传感器180G检测用户手持电子设备100贴近耳朵通话,以便自动熄灭屏幕达到省电的目的。接近光传感器180G也可用于皮套模式,口袋模式自动解锁与锁屏。
环境光传感器180L用于感知环境光亮度。电子设备100可以根据感知的环境光亮度自适应调节显示屏194亮度。环境光传感器180L也可用于拍照时自动调节白平衡。环境光传感器180L还可以与接近光传感器180G配合,检测电子设备100是否在口袋里,以防误触。
指纹传感器180H用于采集指纹。电子设备100可以利用采集的指纹特性实现指纹解锁,访问应用锁,指纹拍照,指纹接听来电等。
温度传感器180J用于检测温度。在一些实施例中,电子设备100利用温度传感器180J检测的温度,执行温度处理策略。例如,当温度传感器180J上报的温度超过阈值,电子设备100执行降低位于温度传感器180J附近的处理器的性能,以便降低功耗实施热保护。在另一些实施例中,当温度低于另一阈值时,电子设备100对电池142加热,以避免低温导致电子设备100异常关机。在其他一些实施例中,当温度低于又一阈值时,电子设备100对电池142的输出电压执行升压,以避免低温导致的异常关机。
触摸传感器180K,也称“触控面板”。可设置于显示屏194。用于检测作用于其上或附近的触摸操作。可以将检测到的触摸操作传递给应用处理器,以确定触摸事件类型,并通过显示屏194提供相应的视觉输出。在另一些实施例中,触摸传感器180K也可以设置于电子设备100的表面,与显示屏194所处的位置不同。
骨传导传感器180M可以获取振动信号。在一些实施例中,骨传导传感器180M可以获取人体声部振动骨块的振动信号。骨传导传感器180M也可以接触人体脉搏,接收血压跳动信号。在一些实施例中,骨传导传感器180M也可以设置于耳机中。音频模块170可以基于所述骨传导传感器180M获取的声部振动骨块的振动信号,解析出语音信号,实现语音功能。应用处理器可以基于所述骨传导传感器180M获取的血压跳动信号解析心率信息,实现心率检测功能。
按键190包括开机键,音量键等。按键可以是机械按键。也可以是触摸式按键。电子设备100可以接收按键输入,产生与电子设备100的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。
马达191可以产生振动提示。马达191可以用于来电振动提示,也可以用于触摸振动反馈。例如,作用于不同应用(例如拍照,音频播放等)的触摸操作,可以对应不同的振动反馈效果。作用于显示屏194不同区域的触摸操作,马达191也可对应不同的振动反馈效果。不同的应用场景(例如:时间提醒,接收信息,闹钟,游戏等)也可以对应不同的振动反馈效果。触摸振动反馈效果还可以支持自定义。
指示器192可以是指示灯,可以用于指示充电状态,电量变化,也可以用于指示消息,未接来电,通知等。
SIM卡接口195用于连接用户标识模块(subscriber identity module,SIM)。SIM卡可以通过***SIM卡接口,或从SIM卡接口拔出,实现和电子设备100的接触和分离。电子设备100可以支持1个或N个SIM卡接口,N为大于1的正整数。SIM卡接口195可以支持NanoSIM卡,Micro SIM卡,SIM卡等。同一个SIM卡接口可以同时***多张卡。所述多张卡的类型可以相同,也可以不同。SIM卡接口195也可以兼容不同类型的SIM卡。SIM卡接口195也可以兼容外部存储卡。电子设备100通过SIM卡和网络交互,实现通话以及数据通信等功能。在一些实施例中,电子设备100采用eSIM,即:嵌入式SIM卡。eSIM卡可以嵌在电子设备100中,不能和电子设备100分离。电子设备100的软件***可以采用分层架构,事件驱动架构,微核架构,微服务架构,或云架构。本发明实施例以分层架构的Android***为例,示例性说明电子设备100的软件结构。
图3是本发明实施例的电子设备100中的应用处理器的软件结构框图。
应用处理器的操作***是Android***,分层架构将Android***分成若干个层,每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中,将Android***分为四层,从上至下分别为应用程序层,应用程序框架层,安卓运行时(Android runtime)和***库,以及内核层。
应用程序层可以包括一系列应用程序包。
如图3所示,应用程序包可以包括相机,图库,日历,通话,地图,导航,WLAN,蓝牙,音乐,视频,短信息等应用程序。
应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(applicationprogramming interface,API)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。
如图3所示,应用程序框架层可以包括窗口管理器,内容提供器,视图***,电话管理器,资源管理器,通知管理器等。
窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小,判断是否有状态栏,锁定屏幕,截取屏幕等。
内容提供器用来存放和获取数据,并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频,图像,音频,拔打和接听的电话,浏览历史和书签,电话簿等。
视图***包括可视控件,例如显示文字的控件,显示图片的控件等。视图***可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如,包括短信通知图标的显示界面,可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。
电话管理器用于提供电子设备100的通信功能。例如通话状态的管理(包括接通,挂断等)。
资源管理器为应用程序提供各种资源,比如本地化字符串,图标,图片,布局文件,视频文件等等。
通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息,可以用于传达告知类型的消息,可以短暂停留后自动消失,无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成,消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在***顶部状态栏的通知,例如后台运行的应用程序的通知,还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息,发出提示音,电子设备振动,指示灯闪烁等。
Android Runtime包括核心库和虚拟机。Android runtime负责安卓***的调度和管理。
核心库包含两部分:一部分是java语言需要调用的功能函数,另一部分是安卓的核心库。
应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理,堆栈管理,线程管理,安全和异常的管理,以及垃圾回收等功能。
***库可以包括多个功能模块。例如:表面管理器(surface manager),媒体库(Media Libraries),三维图形处理库(例如:OpenGLES),2D图形引擎(例如:SGL)等。
表面管理器用于对显示子***进行管理,并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。
媒体库支持多种常用的音频,视频格式回放和录制,以及静态图像文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式,例如:MPEG4,H.264,MP3,AAC,AMR,JPG,PNG等。
三维图形处理库用于实现三维图形绘图,图像渲染,合成,和图层处理等。
2D图形引擎是2D绘图的绘图引擎。
内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含显示驱动,摄像头驱动,音频驱动,传感器驱动。
下面结合捕获拍照场景,示例性说明电子设备100软件以及硬件的工作流程。
当触摸传感器180K接收到触摸操作,相应的硬件中断被发给内核层。内核层将触摸操作加工成原始输入事件(包括触摸坐标,触摸操作的时间戳等信息)。原始输入事件被存储在内核层。应用程序框架层从内核层获取原始输入事件,识别该输入事件所对应的控件。以该触摸操作是触摸单击操作,该单击操作所对应的控件为相机应用图标的控件为例,相机应用调用应用框架层的接口,启动相机应用,进而通过调用内核层启动摄像头驱动,通过摄像头捕获静态图像或视频。
图4是本申请实施例中的电子设备100中的应用处理器210和协处理器220的软件结构框图。
协处理器220的操作***是实时操作***(real time operating system,RTOS),分层架构将RTOS***分成若干个层,每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中,将RTOS***从下至上分别为内核(kernel)层221、应用程序框架层222和应用程序层223。
内核层221包括:外设驱动模块2211、硬件加速模块2212、AI算子库模块2213。
外设驱动模块2211:可以为挂载各类***芯片提供软件接口。例如,可以挂载常开的低功耗摄像头230,该低功耗摄像头可以为协处理器感知用户行为意图或环境变化提供了硬件基础。协处理器可以根据低功耗摄像头采集到的图像数据,分析用户的动作以及周围环境等特征,为协处理器处理AI业务提供了数据来源。
硬件加速模块2212:可以通过加速模式,对AI引擎模块调用AI算子库模块中的算子来运行AI模型管理模块的过程进行加速。可以保证AI引擎模块快速实时的调用AI算子库模块中的算子,为应用程序框架(framework)层的AI算法模型中的各类AI算法提供能力接口。
AI算子库模块2213:应用程序层的AI引擎模块可以通过调用AI算子库模块中的算子来运行应用程序层的AI模型管理模块进行环境识别或人脸识别等操作。由于协处理器资源有限,可以将设计大量数学计算的AI算子库模块固化在硬件中,可以由硬件实现AI的大部分算子,可以避免软件实现算子产生的高处理器负荷。硬件固化算子的接口可以由内核(kernel)提供接口给应用程序层的AI模型管理模块使用2233。
可选地,在一些实施例中,可以挂载在外设驱动模块的***器件还可以包括但不限于:传感器(可以用于识别用户动作)、常开的低功耗麦克风(可以用于分析用户语音等特征)、位置传感器(例如,全球定位***(global postem system,GPS)、无线局域网(wireless fidelity,WIFI)、调制解调器(modem)(可以用于提供用户的位置信息)。例如GPS/WIFI/Modem所采集的数据可以用于生成定位信息等;低功耗常开摄像头所采集的图像可以用于分析用户脸部特征,表情,周围空间环境因素等;低功耗常开麦克风所采集的音频数据可以用于分析用户的语音关键字、环境背景音等。例如用户在家常用的应用程序与在公司常用的应用程序通常不同,所以这些***器件所采集的数据可以用于协处理器对AI算法的预测结果进行进一步地综合判断,能够提高预测结果的准确率。
应用程序框架层222包括:AI应用管理模块2221、AI算法管理模块2222、AI算法模型2223。
AI应用管理模块2221:可以对外设驱动模块2211上报的数据进行分类。例如将接收到的数据分为图像类、视频类、音频类等,以便于调用不同类别的AI算法模型2223进行分析处理。
AI算法管理模块2222:负责算法管理,可以根据AI应用管理模块2221上报的不同类别的数据,从多个运行的AI算法模型2223中选择出对应的AI算法模型进行分析。
AI算法模型2223:可以是符合某些业务的图像、声音的算法特征的集合。例如,在进行人脸识别业务时,该AI算法模型2223可以是符合人脸轮廓特征的集合。又如,在进行环境场景识别的业务时,该AI算法模型2223可以是符合某个环境场景的特征的集合。AI算法模型2223可以通过大规模的图像数据进行训练,训练完成之后生成算法模型,并可以由对应的AI算子运行该算法模型进行环境识别或人脸识别等操作。
需要说明的是,AI算法模型2223可以默认集成在软件***中,也可以通过应用处理器210更新到协处理器220中,本申请实施例对此不做具体限定。
应用程序层223包括:AI应用层模块2231、AI引擎模块2232、AI模型管理模块2233。
AI应用层模块2231:可以按照电子设备业务设计的场景需求,在应用程序层223实现各种持续常开的AI应用。AI应用层模块2231可以调用到各类算法得到***挂载各类器件的AI识别结果之后,并可以将对应的AI事件消息上报给应用处理器210。如果应用处理器210是处于休眠状态,可以在被唤醒之后,对该AI事件消息进行二次处理。
AI引擎模块2232:可以负责调度、协调AI算法模型2223进行运算。由于同时有多个AI算法模型2223运行,AI引擎模块2232的调度管理控制可以最大限度的保证软件有序运行。
AI模型管理模块2233:在一些实施例中,应用处理器210还可以对AI算法模型2223进行优化。例如,可以使用GPS/WIFI/modem等定位信息对AI算法模型2223的结果进行综合判断,以提高AI算法模型2223的准确率。应用程序层223中的AI模型管理模块2233可以对AI算法模型2223中的某些特征进行修改。
内核层和应用程序框架层为整个软件***的核心基础,负责***资源调度,并为应用程序层提供上述AI算法的运算能力,例如提供AI算子、AI引擎和硬件加速器等。其中,AI算子是以硬件固化的方式集成在协处理器中,AI引擎负责调度和协调AI算子运算,例如同时有多个AI算法运行时,AI引擎的调度管理控制可以最大限度发挥硬件的能力,保证软件有序运作。
考虑应用处理器因为受到功耗的限制,没有办法做到实时地运行,为了能够实现实时地为用户推荐信息,本申请将AI运算能力集成到协处理器中。协处理器集成了AI运算能力,可以以低功耗模式持续运行检测用户动作意图和环境变化。协处理器挂载在应用处理器上,当检测到相应的事件后,通过向应用处理器上报AI事件消息触发唤醒应用处理器。协处理器也可以根据应用处理器的要求进行AI运算并上报计算结果。协处理器在外界事件或数据产生时,能够接收并以足够快的速度予以处理。其处理的结果又能在规定的时间之内上报给应用处理器或对应用处理器的要求做出快速响应,调度一切可利用的资源完成实时任务,因此能控制所有实时任务协调一致运行,响应速度快,可靠性高。
应用处理器210和协处理器220处于协同工作模式,协处理器承载AI运算能力,应用处理器承载各类应用业务功能,为用户提供良好的人机体验。在没有业务时,应用处理器可以进行正常休眠待机状态,进入低功耗模式。当接收到协处理器发送的AI事件消息之后,应用处理器被唤醒后,接收协处理器上报的事件,触发相应的业务场景功能。
应用处理器210:负责运行电子设备的各类应用,包括UI人机交互界面,和云端交互等。在没有业务时,主控制器***正常休眠待机,进入低功耗模式。
应用处理器210可以包括:AI本地(AI native)211、AI事件消息管理器(AIservice)212、应用(application,APP)213、APP 214、APP 215。
AI本地(AI native)211:可以接收协处理器220上报的AI事件消息,应用处理器210被唤醒。还可以将应用处理器210优化后的AI算法模型发送至协处理器220的AI引擎模块2232,AI引擎模块2232可以通过AI模型管理模块2233对AI算法模型2223进行更新。
AI事件消息管理器(AI service)212:可以接收AI native 211上报的AI事件消息,并统一管理电子设备的AI能力接口,为各个业务模块提供AI应用程序界面(application program interfae,API)。根据产品业务需求,实现各种亮点业务功能。例如,可以根据不同的应用(APP213或APP214或APP215),实现不同的亮点业务功能。
可选地,在一些实施例中,如果需要大数据处理,AI service 212还可以将数据传递到云端,完成电子设备和云结合的低功耗业务处理模式。
本申请实施例中,协处理器运行的主频较低,涉及的大量数学运算的AI算子是以硬件固化的方式集成,并且***的器件为低功耗常开器件,可以在低功耗的模式下常开并运行AI感知能力,使得电子设备可以不依赖特定的动作,能够自动感知用户的动作变化或环境变化。
图4中,在没有业务时,应用处理器正常休眠待机,进入低功耗模式。而协处理器一直以低功耗模式持续运行,即获取低功耗常开器件(例如传感器、低功耗常开摄像头等)所采集的数据,根据获取的数据,对应调用不同的AI算法分析、实时感知和推测用户动作、意图和环境特征是否发生变化,如果确定有变化,则向应用处理器上报AI消息,当应用处理器的AI本地检测到事件后,唤醒应用处理器,应用处理器被唤醒后,应用程序APP213或APP214或APP 215执行与事件对应的业务功能,例如在对应的应用程序的界面显示推荐信息。本申请实施例中对特定事件的场景不做具体限定。作为一个示例,在人脸识别的场景下,该特定事件的发生可以用于表示低功耗摄像头采集到的图像中由之前的无用户人脸变化为有用户人脸,或由之前的有用户人脸变化为无用户人脸。例如,协处理器可以根据图像数据以及对应的AI算法分析该图像中是否可以检测到用户的脸部,并可以跟之前采集到的状态判断低功耗摄像头采集到的图像中由之前的无用户人脸变化为有用户人脸,或由之前的有用户人脸变化为无用户人脸(也可以理解为用户行为意图的变化)。作为另一个示例,识别用户周边环境的场景下,该特定事件的发生可以用于表示低功耗摄像头采集到的图像中用户周围的环境场景发生了变化。例如,协处理器可以根据图像数据以及对应的AI算法分析该图像中可以检测到目标环境场景,并可以根据之前采集到的用户周围的环境场景分析到由之前的环境场景变化为目标环境场景。
下面结合对图像分类场景,示例性说明协处理器的工作流程。
举例来说,协处理器中的AI算法包括用于MobileNet模型文件,该模型文件用于图像分类,运行该MobileNet模型文件所需要调用的AI算子有一部分可以是被固化到硬件中,另外一部分可以为软件算子库中的软件算子。当低功耗常开摄像头实时采集到多张图像后,协处理器的应用程序层利用该MobileNet模型对采集到多张图像进行运算,在运算过程中会调用到应用程序框架层的AI算法模型,最终生成图像分析结果。因为协处理器运行的主频比较低,涉及大量数学运算的AI算子也可以是以硬件固化的方式集成,并且***器件也都是低功耗***器件,虽然***器件是常开器件,协处理器整体运行时仍然功耗比较低,可以实现实时地进行AI运算。另外,协处理器无需联网,低功耗常开器件所采集的数据保存在协处理器中,数据安全性较高,所以可以很好地保护用户的隐私。
以下实施例均可以在具有上述硬件结构的电子设备100中实现。以下实施例结合图4所示的结构图,对本申请实施例提供的信息处理方法的具体实现进行说明。
本申请实施例提供一种信息处理方法,对该方法由电子设备执行,电子设备中处理器包括应用处理器210和协处理器220,协处理器220可以始终处于相对较低的工作频率,因此协处理器220能够始终保持在低功耗运行状态下。该信息处理方法具体过程参阅图5a所示,包括:
步骤301a,电子设备的应用处理器210在第一时段处于休眠状态时,协处理器220在第一时段内获取低功耗常开器件所采集的环境数据,以及从应用处理器210获取业务数据。
其中,低功耗常开器件主要指的是传感器,低功耗常开摄像头,低功耗常开麦克风,GPS/WIFI/Modem等器件。环境数据可以指的是GPS/WIFI/Modem所采集的用于定位的数据,传感器所采集的光线亮度数据,低功耗常开摄像头所采集的图像,低功耗常开麦克风所采集的音频数据等。另外,不同的业务场景会对应生成不同的业务数据,业务数据可以是移动终端的打点记录。例如在用户打开应用或者检测到使用某具体服务的时刻所生成的打点记录;在用户确定打车或者导航到某地的时刻所生成的打点记录;在用户具体使用某张银行卡消费的时刻所生成的打点记录。本发明实施例中协处理器220实时处理获取的环境数据和业务数据,无论应用处理器的状态如何。在应用处理器休眠时获取和处理数据是一种特殊情况,在应用处理器的其他状态下,除非根据应用处理器的特殊指示,协处理器会持续的实时进行AI运算。以及时反馈真实的环境情况和用户意图,并根据预设算法给出推荐或者指引等,为用户提供增值服务。
步骤302a,协处理器220根据环境数据和业务数据,利用人工智能算法进行人工智能运算,生成运算结果。
步骤303a,在所述运算结果符合预设条件时,协处理器220向应用处理器210上报事件,该事件中包括运算结果。
步骤304a,应用处理器210根据接收事件,将该运算结果作为推荐信息显示在界面上,以便用户选择。
也就是说,协处理器220实时从应用处理器210获取低功耗常开器件所采集的环境数据,以及从应用处理器210获取业务数据,并调用AI算法对采集的环境数据和用业务数据进行AI运算,生成预测结果。协处理器220在特定事件发生的情况下(例如生成了运算结果),将运算结果作为事件上报至应用处理器210(作为一个示例,协处理器可以在应用程序层生成AI消息,并可以向主控制器,即应用处理器,上报该AI消息)。应用处理器210(主控制器)根据接收到的AI消息开启相应的应用功能。
本申请实施例中应用处理器210可以负责运行电子设备的各类应用,包括但不限于:用户界面(user interface,UI)人际交互界面、人脸识别、环境识别、屏幕自动亮灭等。在没有业务时,应用处理器210正常休眠待机,进入低功耗模式。当协处理器220上报事件后,应用处理器才被唤醒。应用处理器210可以根据产品业务需求,实现各种亮点业务功能,或者将事件消息传递给其他相关的业务模块,由其他业务模块完成最终的处理。作为一个示例,应用处理210接收到协处理器220上报的预测结果,运行与该预测结果相对应的应用程序,并将该预测结果作为推荐信息显示在应用程序的界面上。
本申请实施例中,因协处理器220运行时功耗较低,所以可以实现实时计算,应用处理器210可以在收到协处理器220上报的事件后才被唤醒,所以并不会对应用处理器的功耗造成很大影响,总体来说,该方法对电子设备的整体功耗影响较小。由于协处理器在应用处理器休眠或者低功耗模式下都可以进行AI运算,因此能保证运算的实时性,能对用户的每个动作进行学习和运算,使得用户每一个动作,每个变化的环境因素都会对其后的AI运算结果(例如推荐内容)产生影响,这个影响是实时的,用户能及时获得反馈,因此本发明实施例在时效性方面大大优于现有技术的闲时运算,能更及时的推测用户的意图,为用户提供更智能更有价值的推荐信息。本申请实施例提供的方法,可以使得电子设备不依赖用户的特定操作,可以实时自动感知用户意图、表情以及环境的变化,可以为用户提供无缝感知应用业务的能力,使得电子设备更智能化,交互更加自然,能提高人机交互的效率。本发明实施例中用户上一步的动作会对当前的结果立刻产生影响,AI运算是实时进行的,无需等到***闲时再做。由于AI运算是由协处理负责7*24小时的执行,将大规模的数据迭代拆分成小数据计算,极大减少消耗,且能实时处理数据,给出AI运算结果供用户使用,因此能极大提高实时性,为用户提供更多的增值服务。
另一方面,本申请还提供一种信息处理方法,具体过程参阅图5b所示,该方法的具体流程可以包括:
步骤301b:电子设备的应用处理器210检测到用户的第一操作,响应于该第一操作,电子设备中的应用处理器生成与第一操作相关的业务数据,并保存该业务数据,例如保存至缓存区中。
步骤302b,电子设备中的应用处理器210向电子设备的协处理器220发送指令,该指令用于指示协处理器根据该业务数据上报推荐信息。其中,该指令可以紧随用户第一操作之后发生。
步骤303b,电子设备中的协处理器220接收来自所述电子设备的应用处理器210的上报推荐信息的指令后,(例如从缓存区中)获取该业务数据,并获取低功耗常开器件在设定时长内所采集的环境数据。其中设定时长是根据业务数据的时间信息确定的。
其中,环境数据和业务数据的具体内容可以参见上文步骤301a的相关介绍。
步骤304b,电子设备的协处理器根据该业务数据和环境数据,运行AI算法,生成预测结果。
其中,AI算法可能有推荐算法、协同过滤算法、聚类算法等。
步骤305b,在所述运算结果符合预设条件时,协处理器220向应用处理器210上报事件,该事件中包括运算结果。
步骤306b,应用处理器210根据接收事件,将该运算结果作为推荐信息显示在界面上,以便用户选择。
本发明实施例中用户上一步的动作会对当前的结果立刻产生影响,AI运算是实时进行的,无需等到***闲时再做。用户指令查看推荐结果时,其上一步的操作都会对当前显示的推荐结果产生影响。由于AI运算是由协处理负责7*24小时的执行,将大规模的数据迭代拆分成小数据计算,极大减少消耗,且能实时处理数据,给出AI运算结果供用户使用,因此能极大提高实时性,提高交互效率,增加终端的智能性,为用户提供更多的增值服务。
举例来说,参见图6所示,手机检测到耳机孔***了耳机,然后用户打开全局搜索界面,该界面的推荐应用中包括了用户可能用到的应用程序,如图6a所示。如果用户在这一界面并没有查找到自己想要的应用,则用户可以进一步在搜索栏输入关键词,例如,如图6b所示,用户在搜索栏输入FM,并下载安装喜马拉雅FM。当用户安装了这一应用程序之后,如果用户并没有运行该应用而是退出全局搜索或者打开其他应用程序,则当手机下一次检测到耳机后,若用户打开全局搜索界面(打开全局搜索界面这个动作可以立即发生在退出全局搜索或者打开其他应用程序这个动作之后),该界面显示的推荐应用包括了用户可能用到的应用程序,但并未包括喜马拉雅FM,如图6c所示。相反,如果之前用户安装并启动运行了喜马拉雅FM,如图6d所示,则当用户退出喜马拉雅FM这一应用之后,用户下一次打开全局搜索界面(同样的,再次打开全局搜索界面这个动作可以立即发生在退出喜马拉雅FM应用这个动作之后),此时推荐应用中就包括了喜马拉雅FM这一应用程序,如图6e所示。
也就是说,手机的应用处理器会记录用户的每一个操作,即生成和记录每一个操作对应的业务数据,例如在上一个例子中,应用处理器会将用户搜索FM、安装FM,以及是否运行喜马拉雅FM等操作记录为业务数据,并将业务数据保存在缓存区,然后手机的协处理器220实时(例如从缓存区)获取该业务数据,根据该业务数据运行与推荐业务相关的AI算法,实时生成预测结果。然后,协处理器将预测结果发送至应用处理器。假设协处理器生成的预测结果指示用户未来再次使用“喜马拉雅FM”这一应用概率较高,则应用处理器从协处理器获取该预测结果之后,通知应用程序层中窗口管理器调整“全局搜索界面”的显示信息,当手机下一次检测到耳机孔***耳机时,就立即将“喜马拉雅FM”这一应用程序显示在应用程序推荐栏中,如图6e所示。这样用户每一个动作都会对其后的推荐内容产生影响,这个影响是实时的,用户能及时获得反馈,因此本发明在时效性方面大大优于现有技术的闲时运算,能更及时的推测用户的意图,为用户提供更智能更有价值的推荐信息。
在该方法中,电子设备还结合***的低功耗常开器件所采集的环境数据,对预测结果进行综合判断。示例性地,手机检测到耳机孔***了耳机,如果用户在第一时段内启动运行了电话应用程序和喜马拉雅FM应用程序,手机的应用处理器会将用户的通话、运行喜马拉雅FM等操作记录为业务数据,并将业务数据保存在缓存区。假设手机的协处理器根据业务数据运行与推荐业务相关的AI算法,得到预测结果显示下一时刻用户可能运行电话应用程序这一行为的概率为0.4,而下一时刻用户可能运行喜马拉雅FM应用程序这一行为的概率为0.6。那么协处理器进一步获取GPS、WiFi等低功耗常开器件的采集数据,确定用户的当前位置信息,如果判断当前用户在公司,则协处理器根据用户的当前位置信息,调整预测结果,将下一时刻用户可能运行电话应用程序这一行为的概率调整为0.6,而将下一时刻用户可能运行喜马拉雅FM应用程序这一行为的概率调整为0.4,并将该预测结果作为事件上报至应用处理器,应用处理器从协处理器获取该预测结果之后,通知应用程序层中窗口管理器调整“全局搜索界面”的显示信息,当手机再次检测到耳机孔***耳机时,将“电话”这一应用程序显示在应用程序推荐栏中。
进一步地,上述步骤304b的具体实现过程如图7所示,协处理器将环境数据和业务数据转换成特征向量,再经过离散化和归一化处理后形成特征矩阵,然后协处理器将该特征矩阵作为输入参数代入到业务对应的AI算法中,迭代生成预测结果。所谓特征向量是用于表述特征的一个或者一组浮点数。举例来说,用于表述时间这一特征的特征向量就是0.0到23.0之间的浮点数。用于表述地理位置这一特征的特征向量是由经度和纬度构成。针对wifi信号这一特征,协处理器需要将wifi信号转换为特征向量,即固定选取信号强度最高的n个(n>1)wifi信号的服务集标识(service set identifier,SSID),然后把n个SSID通过哈希算法变换成数字,得到n个特征向量。例如,图8中,训练数据部分为协处理器所转换生成的特征矩阵,协处理器将该特征矩阵作为输入参数代入到业务对应的AI算法中,生成了分别对应三种可能性行为的概率值,其中y1为第一种可能性行为,概率为0.67,y2为第二种可能性行为,概率为0.22,y3为第三种可能性行为,概率为0.11。
在一种可能的设计中,协处理器除了采用业务数据和环境数据,还可以结合存储器的数据库中的用户画像数据进行AI运算。例如,一个用户的画像的标签有:所在的城市是在北京,男性,公司在世贸大楼,喜欢的品类是男鞋、运动鞋,喜欢的品牌有耐克、阿迪达斯等等。除此之外,协处理器还可以结合从存储器的数据库中获取的情景智能数据进行AI运算。所谓情景智能,指的是管理和安排用户日常生活,通过智能引擎服务,以卡片形式向用户提醒展示。例如,情景智能数据是在预计晚上20:00生成一张闹钟卡片,该卡片提醒用户设置出行闹钟。闹钟的建议时间为起飞/出发前3小时。这些用户画像数据和情景智能数据用于协处理器对AI算法的预测结果进行进一步地综合判断,提高预测结果的准确率。
综上,本申请实施例利用上述信息处理方法,可以根据用户当前操作所生成的业务数据进行实时地信息预测,并且结合环境数据、用户画像数据等对预测结果进行综合判断,该方法既能够实现电子设备实时地生成推荐信息,又能够始终保持在较低的功耗状态下运行。该方法可以实时自动感知用户意图、表情以及环境的变化,可以为用户提供无缝感知应用业务的能力,使得电子设备更智能化,交互更加自然,能提高人机交互的效率。
本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括计算机程序,当计算机程序在电子设备上运行时,使得所述电子设备执行上述信息处理方法任意一种可能的实现。
本申请实施例还提供一种包含计算机程序产品,当所述计算机程序产品在电子设备上运行时,使得所述电子设备执行上述信息处理方法任意一种可能的实现。
在本申请的一些实施例中,本申请实施例公开了一种信息处理装置,如图8所示,该信息处理装置用于实现以上各个方法实施例中记载的方法,其包括:主处理模块801、协处理模块802、收发模块803,显示模块804。
其中,主处理模块801用于支持电子设备执行应用处理器侧的方法步骤,例如执行图5b中的步骤301b,协处理模块802用于支持电子设备支持协处理器侧的方法步骤,例如执行图5b中的步骤303b和步骤304b,收发模块801用于支持主处理模块801向协处理模块802发送指令,以及接收协处理模块上报的事件。显示模块805用于支持电子设备显示推荐信息,例如执行图5b中的步骤306b。上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述,在此不再赘述。
或者,协处理模块802用于支持电子设备支持协处理器侧的方法步骤,例如执行图5a中的步骤301a至步骤303a,收发模块801用于支持协处理模块802向主处理模块801向上报事件,主处理模块801用于接收协处理模块802上报的事件。显示模块805用于支持电子设备显示推荐信息,例如执行图5a中的步骤304a。上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述,在此不再赘述。
在本申请的另一些实施例中,本申请实施例公开了一种电子设备,如图9所示,该电子设备可以包括:应用处理器901;协处理器905;存储器902;显示器903;一个或多个应用程序(未示出);以及一个或多个计算机程序904,上述各器件可以通过一个或多个通信总线906连接。
其中该一个或多个计算机程序904被存储在上述存储器902中并被配置为被应用处理器901和协处理器905执行,该一个或多个计算机程序904包括指令,上述指令可以用于执行如图5b相应实施例中的各个步骤。具体地,应用处理器901用于执行图5b中的步骤301b和步骤302b,协处理器905用于执行图5b中的步骤303b至步骤305b,显示器903用于执行图5b中的步骤306b。
或者,协处理器905用于执行图5a中的步骤301a至步骤304a,应用处理器901用于接收协处理器905上报的事件,显示器903用于根据应用处理器901的指令,执行图5b中的步骤304a。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将装置的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的***,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请实施例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介质中。基于这样的理解,本申请实施例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介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:快闪存储器、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述,仅为本申请实施例的具体实施方式,但本申请实施例的保护范围并不局限于此,任何在本申请实施例揭露的技术范围内的变化或替换,都应涵盖在本申请实施例的保护范围之内。因此,本申请实施例的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (11)
1.一种信息处理方法,其特征在于,应用于包含应用处理器和协处理器的电子设备,包括:
所述电子设备接收用于触发推荐功能的用户输入;响应于所述用户输入,所述应用处理器向所述协处理器发送上报推荐信息的指令;
所述协处理器根据所述指令,在所述电子设备的应用处理器处于休眠状态时,获取所述应用处理器生成的业务数据和所述电子设备的低功耗常开器件生成的环境数据;其中所述业务数据包含所述指令之前最近一次用户操作产生的业务数据;
所述协处理器在所述电子设备的应用处理器处于休眠状态时,利用人工智能算法,对所述业务数据、所述环境数据、用户画像数据和情景智能数据进行人工智能运算,生成运算结果;
在所述运算结果符合预设条件时,所述协处理器将所述运算结果上报至所述应用处理器,以使所述应用处理器将所述运算结果作为推荐信息进行显示。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述人工智能算法固化在所述协处理器的硬件中。
3.一种信息处理方法,其特征在于,应用于包含应用处理器和协处理器的电子设备,包括:
所述电子设备的协处理器接收所述应用处理器上报的推荐信息的指令,所述指令是所述应用处理器响应于用于触发推荐功能的用户输入得到的;
所述电子设备的协处理器在第一时段内获取低功耗常开器件所采集的环境数据,所述电子设备的应用处理器在第一时段处于休眠状态;
所述电子设备的协处理器在第一时段内从应用处理器获取业务数据;
所述电子设备的协处理器在第一时段内,根据环境数据、业务数据、用户画像数据和情景智能数据,利用人工智能算法进行人工智能运算,生成运算结果;
所述电子设备的协处理器在所述运算结果符合预设条件时,将所述运算结果上报至所述应用处理器,以使唤醒所述应用处理器将所述运算结果作为推荐信息进行显示。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述人工智能算法固化在所述协处理器的硬件中。
5.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1~4任一项所述的方法。
6.一种计算机程序产品,其特征在于,当所述计算机程序产品被计算机执行时,使所述计算机执如行权利要求1~4任一项所述的方法。
7.一种电子设备,其特征在于,包括应用处理器,协处理器,一个或多个存储器,显示器、低功耗常开器件;
其中,所述协处理器与所述应用处理器相耦合,所述存储器用于存储数据和指令,以供所述协处理器和所述应用处理器调用;
所述应用处理器,用于接收用于触发推荐功能的用户输入;响应于所述用户输入,向所述协处理器发送上报推荐信息的指令;
所述协处理器,用于接收来自所述电子设备的应用处理器的上报推荐信息的指令;并根据所述指令,在应用处理器处于休眠状态时,获取所述应用处理器生成的业务数据和所述低功耗常开器件生成的环境数据;在所述应用处理器处于休眠状态时,利用人工智能算法,对所述业务数据、所述环境数据、用户画像数据和情景智能数据进行人工智能运算,生成运算结果;在所述运算结果符合预设条件时,将所述运算结果上报至所述应用处理器,以使所述应用处理器将所述运算结果作为推荐信息进行显示;
所述应用处理器,还用于接收所述协处理器上报的所述运算结果;
所述显示器,用于根据所述应用处理器的指示,将所述运算结果作为推荐信息进行信息的显示。
8.如权利要求7所述的电子设备,其特征在于,所述应用处理器具体用于:
接收用于触发推荐功能的用户输入;响应于所述用户输入,向所述协处理器发送上报推荐信息的指令。
9.如权利要求7至8中任一项所述的电子设备,其特征在于,所述协处理器具体用于:
利用固化在所述协处理器的硬件中的人工智能算法进行人工智能运算。
10.一种电子设备,其特征在于,包括应用处理器,协处理器,一个或多个存储器,显示器,低功耗常开器件;
其中,所述协处理器与所述应用处理器相耦合,所述存储器用于存储数据和指令,以供所述协处理器和所述应用处理器调用;
所述应用处理器,用于接收用于触发推荐功能的用户输入;响应于所述用户输入,向所述协处理器发送上报推荐信息的指令;
所述协处理器,用于接收来自所述电子设备的应用处理器的上报推荐信息的指令;以及用于在第一时段内获取所述低功耗常开器件所采集的环境数据,所述应用处理器在第一时段处于休眠状态;在第一时段从所述应用处理器获取业务数据;在第一时段内,根据所述环境数据、所述业务数据、用户画像数据和情景智能数据,进行人工智能运算,生成运算结果;在所述运算结果符合预设条件时,将所述运算结果上报至所述应用处理器,以使唤醒所述应用处理器将所述运算结果作为推荐信息进行显示;
所述应用处理器,用于接收来自所述协处理器上报的运算结果;
所述显示器,用于根据所述应用处理器的指示,将所述运算结果作为推荐信息进行信息的显示。
11.如权利要求10所述的电子设备,其特征在于,所述协处理器具体用于:
利用固化在所述协处理器的硬件中的人工智能算法进行人工智能运算。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/CN2018/110510 WO2020077540A1 (zh) | 2018-10-16 | 2018-10-16 | 一种信息处理方法及电子设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111316199A CN111316199A (zh) | 2020-06-19 |
CN111316199B true CN111316199B (zh) | 2022-08-19 |
Family
ID=70283351
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201880072215.0A Active CN111316199B (zh) | 2018-10-16 | 2018-10-16 | 一种信息处理方法及电子设备 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111316199B (zh) |
WO (1) | WO2020077540A1 (zh) |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111752713B (zh) | 2020-06-28 | 2022-08-05 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 模型并行训练任务负载均衡方法、装置、设备及存储介质 |
CN114222020B (zh) * | 2020-09-03 | 2022-11-25 | 华为技术有限公司 | 位置关系识别方法、设备及可读存储介质 |
WO2022047808A1 (zh) * | 2020-09-07 | 2022-03-10 | 华为技术有限公司 | 一种图像处理装置、电子设备及图像处理方法 |
CN114466308B (zh) * | 2020-10-22 | 2023-10-10 | 华为技术有限公司 | 一种定位方法和电子设备 |
CN112561047B (zh) * | 2020-12-22 | 2023-04-28 | 上海壁仞智能科技有限公司 | 用于处理数据的装置、方法和计算机可读存储介质 |
CN116133091A (zh) * | 2021-11-12 | 2023-05-16 | 华为技术有限公司 | 消息处理方法、装置和第一电子设备 |
CN113886196B (zh) * | 2021-12-07 | 2022-03-15 | 上海燧原科技有限公司 | 片上功耗管理方法、电子设备及存储介质 |
CN114861152A (zh) * | 2022-05-31 | 2022-08-05 | Oppo广东移动通信有限公司 | 生物特征信息的处理方法、装置、电子设备以及存储介质 |
CN116795628B (zh) * | 2023-05-24 | 2024-05-14 | 荣耀终端有限公司 | 终端设备的功耗处理方法、终端设备以及可读存储介质 |
CN116761207B (zh) * | 2023-08-22 | 2023-12-15 | 杭州纵横通信股份有限公司 | 一种基于通信行为的用户画像构建方法与*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104516472A (zh) * | 2013-09-29 | 2015-04-15 | 联想(北京)有限公司 | 处理器和数据处理方法 |
CN104809501A (zh) * | 2014-01-24 | 2015-07-29 | 清华大学 | 一种基于类脑协处理器的计算机*** |
CN106407364A (zh) * | 2016-09-08 | 2017-02-15 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种基于人工智能的信息推荐方法和装置 |
CN107094181A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-08-25 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 信息输出方法及相关产品 |
CN108197327A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-06-22 | 腾讯音乐娱乐(深圳)有限公司 | 歌曲推荐方法、装置及存储介质 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9733392B2 (en) * | 2008-06-27 | 2017-08-15 | Deep Sciences, LLC | Methods of using environmental conditions in sports applications |
CN202391475U (zh) * | 2011-12-23 | 2012-08-22 | 北京中矿华沃科技股份有限公司 | 便携式安全记录仪 |
CN104656873B (zh) * | 2013-11-25 | 2018-02-27 | 联想(北京)有限公司 | 一种信息处理方法与电子设备 |
KR102137097B1 (ko) * | 2014-08-21 | 2020-07-23 | 삼성전자주식회사 | 소모 전류 저감 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 |
KR102299330B1 (ko) * | 2014-11-26 | 2021-09-08 | 삼성전자주식회사 | 음성 인식 방법 및 그 전자 장치 |
CN107341201A (zh) * | 2017-06-20 | 2017-11-10 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 信息推送方法及相关产品 |
CN107277904A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-10-20 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种终端及语音唤醒方法 |
CN108057249B (zh) * | 2017-11-29 | 2020-07-24 | 腾讯科技(成都)有限公司 | 一种业务数据处理方法和装置 |
-
2018
- 2018-10-16 WO PCT/CN2018/110510 patent/WO2020077540A1/zh active Application Filing
- 2018-10-16 CN CN201880072215.0A patent/CN111316199B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104516472A (zh) * | 2013-09-29 | 2015-04-15 | 联想(北京)有限公司 | 处理器和数据处理方法 |
CN104809501A (zh) * | 2014-01-24 | 2015-07-29 | 清华大学 | 一种基于类脑协处理器的计算机*** |
CN106407364A (zh) * | 2016-09-08 | 2017-02-15 | 北京百度网讯科技有限公司 | 一种基于人工智能的信息推荐方法和装置 |
CN107094181A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-08-25 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 信息输出方法及相关产品 |
CN108197327A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-06-22 | 腾讯音乐娱乐(深圳)有限公司 | 歌曲推荐方法、装置及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2020077540A1 (zh) | 2020-04-23 |
CN111316199A (zh) | 2020-06-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102470275B1 (ko) | 음성 제어 방법 및 전자 장치 | |
CN111316199B (zh) | 一种信息处理方法及电子设备 | |
CN109814766B (zh) | 一种应用显示方法及电子设备 | |
CN114816210B (zh) | 一种移动终端的全屏显示方法及设备 | |
CN111913750B (zh) | 一种应用程序管理方法、装置及设备 | |
CN111602108B (zh) | 一种应用图标的显示方法及终端 | |
CN113254409A (zh) | 文件共享方法、***及相关设备 | |
CN114095599B (zh) | 消息显示方法和电子设备 | |
CN113805797A (zh) | 网络资源的处理方法、电子设备及计算机可读存储介质 | |
CN113641271A (zh) | 应用窗口的管理方法、终端设备及计算机可读存储介质 | |
CN112740148A (zh) | 一种向输入框中输入信息的方法及电子设备 | |
CN114650330A (zh) | 一种添加操作序列的方法、电子设备和*** | |
CN114911400A (zh) | 分享图片的方法和电子设备 | |
WO2023207667A1 (zh) | 一种显示方法、汽车和电子设备 | |
CN114444000A (zh) | 页面布局文件的生成方法、装置、电子设备以及可读存储介质 | |
CN113380240B (zh) | 语音交互方法和电子设备 | |
CN115421619A (zh) | 一种窗口显示方法和电子设备 | |
CN114003241A (zh) | 应用程序的界面适配显示方法、***、电子设备和介质 | |
CN114006976B (zh) | 一种界面显示方法及终端设备 | |
CN115706753A (zh) | 应用程序的管理方法、装置以及电子设备 | |
CN117311484A (zh) | 调整设备功耗的方法及电子设备 | |
CN114764316A (zh) | 焦点同步方法及电子设备 | |
CN114490006A (zh) | 任务确定方法、装置、设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |