JP2021531907A - 目標オブジェクトの制御方法、装置、機器及びプログラム - Google Patents

Abstract

本願の実施例は、サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信し、オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するステップと、オブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得するステップと、データのスパース畳み込み処理を実現するためのデータ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るステップと、少なくとも１つの端末機器が目標アプリケーションにおいて目標オブジェクトを制御することを指示するためのインタラクション制御指令を目標アプリケーションによりサーバに送信するステップと、を含む、目標オブジェクトの制御方法を開示する。本願の実施例は、オブジェクト制御装置及び端末機器をさらに開示する。本願の実施例は、データ処理フレームワークを利用してプレーヤーの操作を予測することができ、メモリーの消費を節約するとともに、実行速度を向上させ、それにより、端末機器の性能を著しく向上させる。【選択図】 図４

Description

本願は、２０１８年１１月２８日に提出された、出願番号が２０１８１１４４８７７７．９、発明名称が「目標オブジェクトの制御方法及び関連装置」である中国特許出願の優先権を主張し、その内容の全体が本願の一部として援用される。

本願は、人工知能分野に関し、特に目標オブジェクトの制御方法、装置、機器及び記憶媒体に関する。

ネットワークゲーム産業は、新興産業であり、近年の急速な発展の後、現在、急速に成熟段階に入っている。マルチプレイヤーオンラインバトルアリーナ（ｍｕｌｔｉｐｌａｙｅｒ ｏｎｌｉｎｅ ｂａｔｔｌｅ ａｒｅｎａ、ＭＯＢＡ）系ゲームは、ネットワークゲームの重要な構成部分である。

ＭＯＢＡ系ゲームは、数名のプレーヤーのインタラクション操作を伴うことが多く、従って、同じゲームにおいて、プレーヤーがオフラインにされる、または、他の異常な状況が生じる場合、当該プレーヤーのチームは、人数が少ないため、敗北する可能性がある。この場合、サーバは、ｃａｆｆｅまたはＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗなどに類似した汎用フレームワークで訓練して人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ＡＩ）モデルを得、次に端末機器は、汎用フレームワークにおいてＡＩモデル及びゲームのすべてのデータを組み合わせてプレーヤーの操作を予測する。

しかし、ｃａｆｆｅまたはＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗなどに類似した汎用フレームワークは、ハイレベルの機械学習フレームワークに属し、このような汎用フレームワークを用いてプレーヤー操作の予測を行うことは、通常、多くのメモリーを占有する必要がある。端末機器の計算能力が弱く、記憶リソースが少ないため、このような汎用フレームワークが端末機器で実行されるように構成されると、端末機器の性能が大幅に低下してしまう。

本願の実施例は、目標オブジェクトの制御方法、装置、機器及び記憶媒体を提供し、端末機器は、データのスパース畳み込み処理を実現できるデータ処理フレームワークを利用して、プレーヤーの操作を予測することができ、従って、データ処理量を大幅に減少させ、メモリーの消費を効果的に節約するとともに、実行速度を向上させ、それにより、端末機器の性能を著しく向上させる。

これに鑑みて、本願の第１の態様は、目標オブジェクトの制御方法であって、端末機器に適用され、
目標オブジェクトの識別子を含む、サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信し、前記オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するステップと、
前記グローバルインタラクションデータで訓練されたオブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得するステップと、
データのスパース畳み込み処理を実現するためのデータ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、前記目標オブジェクトの識別子を含むインタラクション制御指令を得るステップと、
少なくとも１つの端末機器が前記目標アプリケーションにおいて前記目標オブジェクトを制御することを指示するための前記インタラクション制御指令を前記目標アプリケーションにより前記サーバに送信するステップと、を含む、目標オブジェクトの制御方法を提供する。

本願の第２の態様は、
目標オブジェクトの識別子を含む、サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信すると、前記オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するための取得モジュールであって、
さらに、前記グローバルインタラクションデータで訓練されたオブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得するために用いられる取得モジュールと、
データのスパース畳み込み処理を実現するためのデータ処理フレームワークを用いて、前記取得モジュールにより取得された前記処理対象データを処理し、前記目標オブジェクトの識別子を含むインタラクション制御指令を得るためのプロセスモジュールと、
前記プロセスモジュールにより処理された、少なくとも１つの端末機器が前記目標アプリケーションにおいて前記目標オブジェクトを制御することを指示するための前記インタラクション制御指令を前記目標アプリケーションにより前記サーバに送信するための送信モジュールと、を備える、オブジェクト制御装置を提供する。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第２の態様の第１の実現形態では、
前記取得モジュールは、具体的には、前記インタラクションフレームデータのうちのＭ（Ｍが正の整数である）フレームのデータに対応する第１のインタラクションフレームデータに対応する第１の処理対象データを前記オブジェクト制御モデルにより取得し、
前記インタラクションフレームデータのうちのＮ（Ｎが正の整数であり、かつ前記Ｍより小さい）フレームのデータに対応する第２のインタラクションフレームデータに対応する第２の処理対象データを前記オブジェクト制御モデルにより取得するために用いられ、
前記プロセスモジュールは、具体的には、前記データ処理フレームワークを用いて前記第１の処理対象データを処理し、第１のインタラクション制御指令を得、
前記データ処理フレームワークを用いて前記第２の処理対象データを処理し、第２のインタラクション制御指令を得るために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第２の態様の第２の実現形態では、前記オブジェクト制御装置は、抽出モジュールをさらに備え、
前記抽出モジュールは、前記取得モジュールが前記インタラクションフレームデータに対応する処理対象データをオブジェクト制御モデルにより取得するステップの後、前記処理対象データに基づいて操作特徴情報を抽出するために用いられ、前記操作特徴情報が第１の特徴要素集合及び第２の特徴要素集合を含み、前記第１の特徴要素集合中の要素の数が前記第２の特徴要素集合中の要素の数より少なく、
前記取得モジュールは、さらに、前記抽出モジュールにより抽出される前記操作特徴情報から前記第１の特徴要素集合を取得するために用いられ、
前記プロセスモジュールは、具体的には、前記第１の特徴要素集合に基づいて、複数の境界要素及び複数の内部要素を含む奥行マップを生成し、
前記複数の境界要素のうちの境界要素のそれぞれに対して、隣接する３つの要素を用いて畳み込み計算を行い、または、隣接する５つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第１の畳み込み結果を得、
前記複数の内部要素のうちの内部要素のそれぞれに対して、隣接する８つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第２の畳み込み結果を得、
前記第１の畳み込み結果及び前記第２の畳み込み結果に基づいて目標畳み込み結果を生成し、
前記目標畳み込み結果に基づいて前記インタラクション制御指令を生成するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第２の態様の第３の実現形態では、前記オブジェクト制御装置は、実行モジュールをさらに備え、
前記実行モジュールは、前記プロセスモジュールがデータ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るステップの前、進化した縮小指令セットマシンＡＲＭに基づく指令セットを用いて前記データ処理フレームワークを実行するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第２の態様の第４の実現形態では、
前記プロセスモジュールは、具体的には、前記データ処理フレームワークを用いてレジスタにおいて前記処理対象データを処理し、融合対象データを得、
前記データ処理フレームワークを用いてメモリーにおいて前記融合対象データを処理するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第２の態様の第５の実現形態では、
前記プロセスモジュールは、具体的には、前記レジスタにおいてプーリング層及び畳み込み層を用いて前記処理対象データを処理するために用いられ、前記プーリング層は、前記処理対象データに対して正規化処理及びプーリング処理を行うために用いられ、前記畳み込み層は、前記処理対象データに対してアクティベーション処理及び標準化処理を行うために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第２の態様の第６の実現形態では、
前記プロセスモジュールは、具体的には、前記メモリーにおいて全結合層を用いて前記融合対象データを処理するために用いられ、前記融合対象データは、第１の融合対象データ及び第２の融合対象データを含み、前記全結合層は、前記第１の融合対象データと前記第２の融合対象データを結合し、前記第１の融合対象データ及び前記第２の融合対象データに対して融合処理を行うために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第２の態様の第７の実現形態では、
前記プロセスモジュールは、具体的には、第１のメモリーから前記処理対象データを取得し、
前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、畳み込み処理結果を得、前記畳み込み処理結果が第２のメモリーに記憶され、前記第２のメモリー及び前記第１のメモリーが予め割り当てられた２つの異なるメモリーに属し、
前記第２のメモリーから前記畳み込み処理結果を取得し、
前記畳み込み処理結果に対してデータ融合処理を行い、前記第１のメモリーに記憶される融合結果を得るために用いられ。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第２の態様の第８の実現形態では、
前記プロセスモジュールは、具体的には、前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、目標メモリーに記憶された畳み込み処理結果を得、
前記処理対象データに対してデータ融合処理を行い、前記目標メモリーに記憶される第１の融合結果を得、
前記目標メモリーから前記畳み込み処理結果及び前記第１の融合結果を取得し、
前記畳み込み処理結果及び前記第１の融合結果に対してデータ融合処理を行い、第２の融合結果を得るために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第２の態様の第９の実現形態では、
前記プロセスモジュールは、具体的には、前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、目標メモリーに記憶された畳み込み処理結果を得、
前記目標メモリーから第１の畳み込み処理結果を取得し、
前記第１の畳み込み処理結果に対して融合処理を行い、融合結果を得、及び／または、前記第１の畳み込み処理結果に対して畳み込み処理を行い、第２の畳み込み処理結果を得るために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第２の態様の第１０の実現形態では、前記オブジェクト制御装置２０は、選択モジュールをさらに備え、
前記取得モジュールは、さらに、前記オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するステップの前、端末機器の性能パラメータを取得するために用いられ、
前記選択モジュールは、前記取得モジュールにより取得される前記性能パラメータに基づいて、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合から目標マッチングテンプレートを選択するために用いられ、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合が少なくとも１つのマッチングテンプレートを含み、マッチングテンプレートのそれぞれが前記データ処理フレームワークの使用するパラメータを含み、
前記プロセスモジュールは、具体的には、前記目標マッチングテンプレートに基づいて、データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、前記インタラクション制御指令を得るために用いられる。

本願の第３の態様は、メモリ、送受信機、プロセッサ及びバスシステムを備え、
前記メモリは、プログラムを記憶するために用いられ、
前記プロセッサは、
目標オブジェクトの識別子を含む、サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信し、前記オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するステップと、
前記グローバルインタラクションデータで訓練されたオブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得するステップと、
データのスパース畳み込み処理を実現するためのデータ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、前記目標オブジェクトの識別子を含むインタラクション制御指令を得るステップと、
少なくとも１つの端末機器が前記目標アプリケーションにおいて前記目標オブジェクトを制御することを指示するための前記インタラクション制御指令を前記目標アプリケーションにより前記サーバに送信するステップと、を含んだ前記メモリにおけるプログラムを実行するために用いられ、
前記バスシステムは、前記メモリ及び前記プロセッサに接続され、前記メモリに前記プロセッサと通信させるために用いられ、端末機器を提供する。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第３の態様の第１の実現形態では、プロセッサは、具体的には、
前記インタラクションフレームデータのうちのＭ（Ｍが正の整数である）フレームのデータに対応する第１のインタラクションフレームデータに対応する第１の処理対象データを前記オブジェクト制御モデルにより取得するステップと、
前記インタラクションフレームデータのうちのＮ（Ｎが正の整数であり、かつ前記Ｍより小さい）フレームのデータに対応する第２のインタラクションフレームデータに対応する第２の処理対象データを前記オブジェクト制御モデルにより取得するステップと、
前記データ処理フレームワークを用いて前記第１の処理対象データを処理し、第１のインタラクション制御指令を得るステップと、
前記データ処理フレームワークを用いて前記第２の処理対象データを処理し、第２のインタラクション制御指令を得るステップとを実行するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第３の態様の第２の実現形態では、プロセッサは、さらに、
前記処理対象データに基づいて操作特徴情報を抽出するステップであって、前記操作特徴情報が第１の特徴要素集合及び第２の特徴要素集合を含み、前記第１の特徴要素集合中の要素の数が前記第２の特徴要素集合中の要素の数より少ないステップと、
前記操作特徴情報から前記第１の特徴要素集合を取得するステップとを実行するために用いられ、
プロセッサは、具体的には、
前記第１の特徴要素集合に基づいて、複数の境界要素及び複数の内部要素を含む奥行マップを生成するステップと、
前記複数の境界要素のうちの境界要素のそれぞれに対して、隣接する３つの要素を用いて畳み込み計算を行い、または、隣接する５つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第１の畳み込み結果を得るステップと、
前記複数の内部要素のうちの内部要素のそれぞれに対して、隣接する８つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第２の畳み込み結果を得るステップと、
前記第１の畳み込み結果及び前記第２の畳み込み結果に基づいて目標畳み込み結果を生成するステップと、
前記目標畳み込み結果に基づいて前記インタラクション制御指令を生成するステップとを実行するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第３の態様の第３の実現形態では、プロセッサは、さらに、
進化した縮小指令セットマシンＡＲＭに基づく指令セットを用いて前記データ処理フレームワークを実行するステップを実行するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第３の態様の第４の実現形態では、プロセッサは、具体的には、
前記データ処理フレームワークを用いてレジスタにおいて前記処理対象データを処理し、融合対象データを得るステップと、
前記データ処理フレームワークを用いてメモリーにおいて前記融合対象データを処理するステップとを実行するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第３の態様の第５の実現形態では、プロセッサは、具体的には、
前記レジスタにおいてプーリング層及び畳み込み層を用いて前記処理対象データを処理するステップであって、前記プーリング層は、前記処理対象データに対して正規化処理及びプーリング処理を行うために用いられ、前記畳み込み層は、前記処理対象データに対してアクティベーション処理及び標準化処理を行うために用いられるステップを実行するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第３の態様の第６の実現形態では、プロセッサは、具体的には、
前記メモリーにおいて全結合層を用いて前記融合対象データを処理するステップであって、前記融合対象データは、第１の融合対象データ及び第２の融合対象データを含み、前記全結合層は、前記第１の融合対象データと前記第２の融合対象データを結合し、前記第１の融合対象データ及び前記第２の融合対象データに対して融合処理を行うために用いられるステップを実行するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第３の態様の第７の実現形態では、プロセッサは、具体的には、
第１のメモリーから前記処理対象データを取得するステップと、
前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、畳み込み処理結果を得るステップであって、前記畳み込み処理結果が第２のメモリーに記憶され、前記第２のメモリー及び前記第１のメモリーが予め割り当てられた２つの異なるメモリーに属するステップと、
前記第２のメモリーから前記畳み込み処理結果を取得するステップと、
前記畳み込み処理結果に対してデータ融合処理を行い、前記第１のメモリーに記憶される融合結果を得るステップとを実行するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第３の態様の第８の実現形態では、プロセッサは、具体的には、
前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、目標メモリーに記憶された畳み込み処理結果を得るステップと、
前記処理対象データに対してデータ融合処理を行い、前記目標メモリーに記憶される第１の融合結果を得るステップと、
前記目標メモリーから前記畳み込み処理結果及び前記第１の融合結果を取得するステップと、
前記畳み込み処理結果及び前記第１の融合結果に対してデータ融合処理を行い、第２の融合結果を得るステップとを実行するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第３の態様の第９の実現形態では、プロセッサは、具体的には、
前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、目標メモリーに記憶された畳み込み処理結果を得るステップと、
前記目標メモリーから第１の畳み込み処理結果を取得するステップと、
前記第１の畳み込み処理結果に対して融合処理を行い、融合結果を得るステップと、及び／または、前記第１の畳み込み処理結果に対して畳み込み処理を行い、第２の畳み込み処理結果を得るステップとを実行するために用いられる。

１つの可能な設計では、本願の実施例の第３の態様の第１０の実現形態では、プロセッサは、さらに、
端末機器の性能パラメータを取得するステップと、
前記性能パラメータに基づいて、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合から目標マッチングテンプレートを選択するステップであって、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合が少なくとも１つのマッチングテンプレートを含み、マッチングテンプレートのそれぞれが前記データ処理フレームワークの使用するパラメータを含むステップとを実行するために用いられ、
データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得る前記ステップは、
前記目標マッチングテンプレートに基づいて、データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、前記インタラクション制御指令を得るステップを含む。

本願の第４の態様は、プログラムを記憶し、プロセッサにおいて実行されるとき、プロセッサに上記各態様に記載の方法を実行させるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。

以上の技術案から分かるように、本願の実施例は、以下の利点を有する。本願の実施例では、目標オブジェクトの制御方法であって、サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信すると、端末機器は、目標オブジェクトの識別子を持つオブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得し、次にオブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得し、次にデータのスパース畳み込み処理を実現するためのデータ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、目標オブジェクトの識別子を含むインタラクション制御指令を得、端末機器は、最後に、少なくとも１つの端末機器が目標アプリケーションにおいて目標オブジェクトを制御することを指示するためのインタラクション制御指令を目標アプリケーションによりサーバに送信し、それにより、サーバが少なくとも１つの端末機器にインタラクション制御指令を送信する、目標オブジェクトの制御方法を提供する。上記方式により、端末機器は、データのスパース畳み込み処理を実現できるデータ処理フレームワークを利用してプレーヤーの操作を予測することができ、従って、データ処理量を大幅に減少させ、メモリーの消費を効果的に節約するとともに、実行速度を向上させ、それにより、端末機器の性能を著しく向上させる。

本願の実施例での目標オブジェクト制御システムの構成模式図である。 本願の実施例での目標オブジェクト制御システムのワークフローの模式図である。 本願の実施例でのデータ処理フレームワークの構成模式図である。 本願の実施例での目標オブジェクトの制御方法の１つの実施例の模式図である。 本願の実施例でのデータ処理フレームワークの応用フロー模式図である。 本願の実施例でのパディング図の１つの実施例の模式図である。 本願の実施例での奥行マップの１つの実施例の模式図である。 本願の実施例で奥行マップを利用して畳み込み計算を行う１つの実施例の模式図である。 本願の実施例でネットワーク層を合併する１つの実施例の模式図である。 本願の実施例でネットワーク層を合併する他の実施例の模式図である。 本願の実施例でネットワーク層を削除する１つの実施例の模式図である。 本願の実施例でのチェーンネットワーク構造の１つの実施例の模式図である。 本願の実施例でのチェーンネットワーク構造に基づくデータ処理模式図である。 本願の実施例でマルチ入力ネットワーク構造の１つの実施例の模式図である。 本願の実施例で基づくマルチ入力ネットワーク構造のデータ処理模式図である。 本願の実施例でマルチ出力ネットワーク構造の１つの実施例の模式図である。 本願の実施例で基づくマルチ出力ネットワーク構造のデータ処理模式図である。 本願の実施例でのオブジェクト制御装置の１つの実施例の模式図である。 本願の実施例でのオブジェクト制御装置の他の実施例の模式図である。 本願の実施例でのオブジェクト制御装置の他の実施例の模式図である。 本願の実施例でのオブジェクト制御装置の他の実施例の模式図である。 本願の実施例で端末機器の構成模式図である。

本願の実施例は、目標オブジェクトの制御方法及び関連装置を提供し、端末機器は、データのスパース畳み込み処理を実現できるデータ処理フレームワークを利用してプレーヤーの操作を予測することができ、従って、データ処理量を大幅に減少させ、メモリーの消費を効果的に節約するとともに、実行速度を向上させ、それにより、端末機器の性能を著しく向上させる。

本願の明細書及び特許請求の範囲、並びに上記図面における用語「第１」、「第２」、「第３」、「第４」など（存在すると）は、類似するオブジェクトを区別するために用いられるが、必ずしも、特定の順序または逐次的な順序を説明するためのものではない。理解されたいこととして、このように使用されるデータは、適切な状況下において互換的であり、ここで記述される本願の実施例が例えばここで図示および記述する以外の順序で実施してもよい。また、用語「備える」及び「有する」及びそれらの任意の変形は、非排他的な包含を網羅することを意図し、例えば、一連のステップまたはユニットを含むプロセス、方法、システム、製品または機器は、明瞭にリストされるステップまたはユニットに限られる必要がなく、明瞭にリストされていないまたはこれらのプロセス、方法、製品または機器に固有である他のステップまたはユニットを含んでもよい。

人工知能は、デジタルコンピュータまたはデジタルコンピュータで制御されるマシンを利用して、ヒトの知能をシミュレート、延伸及び拡張し、環境を感知し、知識を取得し、知識で最適な結果を取得する理論、方法、技術及び応用システムである。つまり、人工知能は、コンピュータ科学の統合技術であり、知能の実質を把握し、人間の知能に類似する方式で反応できる新たな知能マシンを生産する。人工知能は、様々な知能マシンの設計原理及び実現方法を研究し、マシンに感知、推論及び技術案を与える機能である。

人工知能技術は、統合学科であり、関する分野が幅広く、現在、ハードウェアレイヤーの技術もあり、ソフトウェアレイヤーの技術もある。人工知能の基礎技術は、一般的に、センサ、専用人工知能チップ、クラウドコンピューティング、分散型記憶、ビッグデータ処理技術、オペレーティング／インタラクティブシステム、メカトロニクスなどの技術を含む。人工知能ソフトウェア技術は、主に、コンピュータビジョン技術、音声処理技術、自然言語処理技術及び機械学習／ディープ学習などの複数の主要方向を含む。

機械学習（Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ、ＭＬ）は、複数の分野の複合学問であり、確率論、統計学、近似論、凸解析、アルゴリズム複雑度理論などの複数の学問分野に関する。コンピュータがどのように人間の学習行為をシミュレートまたは実現し、新たな知識またはスキルを取得し、従来の知識構造を改めて組織して性能を改善させるかを専門に学習する。機械学習は、人工知能のコアであり、コンピュータに知能を与える基本的な方法であり、人工知能の各分野に応用されている。機械学習及びディープ学習は、通常、人工神経ネットワーク、信念ネットワーク、強化学習、転移学習、誘導学習、教育学習などの技術を含む。

人工知能技術の研究及び進歩に伴って、人工知能技術は、通常のスマートホーム、スマートウェアラブルデバイス、仮想アシスタント、スマートスピーカー、スマートマーケティング、無人運転、自動運転、ドローン、ロボット、スマート医療、スマートカスタマーサービスなど、複数の分野において研究及び応用が展開されており、人工知能技術は、技術の発展に伴って、より多くの分野において応用され、ますます重要な価値を発揮する。

本願の実施例に係る技術案は、人工知能の機械学習などの技術に関し、具体的には、以下の実施例にて説明する。

本願に係る目標オブジェクト制御方法がＭＯＢＡゲームに適用でき、ＭＯＢＡゲームとは、複数名のプレーヤーが同時にオンラインであるバトル系ゲームであり、例えばリーグ・オブ・レジェンズ、王者栄耀及びバトルグラウンドなどがすべてＭＯＢＡゲームに属することが理解されたい。端末機器は、ＭＯＢＡゲームバトルの過程において、プレーヤーがオフラインにされまたは操作しない場合がよく発生し、他のユーザのエクスペリエンスに影響を与えないために、人工知能（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、ＡＩ）技術を用いて、オフラインにされたプレーヤーを一時的にホスティングする必要がある。容易に理解するために、図１を参照して、図１は、本願の実施例の目標オブジェクト制御システムの構成模式図であり、図に示すように、ＭＯＢＡゲームを例として、２つのチームがバトルし、チームＡ及びチームＢに分けられており、チームＡが５名のプレーヤーを有し、同様に、チームＢも５名のプレーヤーを有し、各プレーヤーが１つの端末機器を使用し、すなわち、チームＡが端末機器１、端末機器２、端末機器３、端末機器４及び端末機器５に対応し、チームＢが端末機器６、端末機器７、端末機器８、端末機器９及び端末機器１０に対応すると仮定すれば、ＭＯＢＡゲームにおいてプレーヤーがオフラインにされまたは操作しない場合、サーバは、性能が高い１つまたは複数の端末機器を選択し、該端末機器がオフラインにされたプレーヤーの操作をオンラインで予測することができる。端末機器１がオフラインにされれば、サーバは、まず、性能が最も高い端末機器６を選択し、次に端末機器６が端末機器１におけるプレーヤーの操作を予測し、予測後に操作指令をＭＯＢＡゲームにフィードバックし、ＭＯＢＡゲームを介してサーバにアップロードし、最終的に、サーバがシミュレートされた操作指令を各端末機器にフィードバックし、それにより、これらの端末機器がすべてＭＯＢＡゲームにおいてオフラインにされたこのプレーヤーの操作をシミュレートできるようにする。

図２を参照して、図２は、本願の実施例での目標オブジェクト制御システムのワークフローの模式図であり、図に示すように、ＭＯＢＡゲームは、ゲームの録画データをサーバにアップロードし、サーバは、ｃａｆｆｅまたはＴｅｎｓｏｒ Ｆｌｏｗなどの機械学習フレームワークを用いてＡＩモデルを訓練し、該ＡＩモデルは、通常、オフラインで訓練されたものである。プレーヤーの操作を予測するとき、本願は、ＭＯＢＡゲームの実行に適する予測フレームワークを設計して開発する。該予測フレームワークは、コードボリュームが小さく、実行速度が速く、メモリー消費が低いという長所を有する。ＭＯＢＡゲームは、予測フレームワークにゲームのフレームデータを送信し、予測フレームワークは、フレームデータ及びＡＩモデルに基づいて操作指令を生成し、次にＭＯＢＡゲームに操作指令をフィードバックする。

以上に述べられた予測フレームワークは、本願に係るデータ処理フレームワークであり、データ処理フレームワークは、設計が簡略化され、明瞭であり、端末機器ＭＯＢＡゲームに対応するＡＩモデルに含まれる必要なレイヤーのみを使用する。ネットワークについての説明は、各ネットワーク層を含むグラフ構造を用いる。図３を参照して、図３は、本願の実施例でのデータ処理フレームワークの構成模式図であり、グラフ層は、入力ノード及び出力ノードを含み、ネットワーク層の基底クラスは、隣接リストの形でネットワーク指向グラフを説明し、そのサブクラスが各ネットワーク層を表し、ネットワーク層は、具体的には、畳み込み（ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ、Ｃｏｎｖ）層、全接続（ｆｕｌｌ ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ、ＦＣ）層、プーリング（ｐｏｏｌｉｎｇ）層、バッチノーマライゼーション（ｂａｔｃｈ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ、ＢＮ）層、スケール（ｓｃａｌｅ）層、局所応答正規化（ｌｏｃａｌ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ、ＬＲＮ）層、結合（ｃｏｎｃａｔ）層、スライス（ｓｌｉｃｅ）層、要素操作（ｅｌｅｍｅｎｔ−ｗｉｓｅｅｌｔｗｉｓｅ、Ｅｌｔｗｉｓｅ）層及びアクティベーション（ａｃｔｉｖｉａｔｉｏｎ）層を含んでもよい。特定のネットワーク層（例えば、Ｃｏｎｖ層及びａｃｔｉｖｉａｔｉｏｎ層）のサブクラスは、該ネットワーク層の異なる計算方式の選択であり、例えば、Ｃｏｎｖ層が汎用行列乗算（ＧＥｎｅｒａｌ Ｍａｔｒｉｘ ｔｏ Ｍａｔｒｉｘ Ｍｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｏｎ、ＧＥＭＭ）、Ｗｉｎｏｇｒａｄアルゴリズム、スパース（ｓｐａｒｓｅ）アルゴリズム、直接（ｄｉｒｅｃｔ）アルゴリズム、グループ（ｇｒｏｕｐ）アルゴリズム及びディープ（ｄｅｐｔｈｗｉｓｅ）アルゴリズムなどを有する。ａｃｔｉｖｉａｔｉｏｎ層は、活性化関数（ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ ｌｉｎｅａｒ ａｎｄ ｌｅａｋｙ、ＲｅＬＵ）アルゴリズム、正規化（ｓｏｆｔｍａｘ）アルゴリズム及び双曲線（ｔａｎｈ）関数を有する。

以下、上記フレームワークを組み合わせて記述し、本願での目標オブジェクトの制御方法について記述し、該方法の各ステップの実行主体は、端末機器、例えば携帯電話、タブレットＰＣ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、パーソナルコンピュータ）、ゲームホストコンピュータなどの電子機器であってもよい。図４を参照して、本願の実施例での目標オブジェクトの制御方法の１つの実施例は、以下のステップを含む。

１０１：目標オブジェクトの識別子を含む、サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信し、オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得する。

本実施例では、プレーヤーにより制御される目標オブジェクトが動かないか、または、ある期間にネットワークメッセージを受送信できないことを目標アプリケーションが監視すると、目標アプリケーションサーバは、現在のゲームでの性能が高い端末機器を選択し、該端末機器のＡＩスレッドをブートして、オフラインにされたプレーヤーをシミュレートして目標オブジェクトを制御する。選択された目標端末機器は、目標オブジェクトの識別子を含む、目標アプリケーションサーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信し、それにより、該オブジェクト制御指令に基づいて、シミュレートする必要があるオブジェクトを決定でき、このように、目標端末機器は、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得する。インタラクションフレームデータに対して特徴抽出を行い、それにより、操作データを得る。

なお、目標アプリケーションは、具体的には、ＭＯＢＡゲームであってもよく、つまり、ＭＯＢＡゲームスレッドがＡＩスレッドにインタラクションフレームデータを送信し、インタラクションフレームデータがＭＯＢＡゲームでのいくつかのフレームゲームデータである。ＡＩスレッドは、インタラクションフレームデータを用いてＡＩ計算を行い、計算結果をＭＯＢＡゲームスレッドに戻し、ＭＯＢＡゲームスレッドは、プレーヤーのネットワークが回復するかまたはプレーヤーによる手動操作の指令がアップロードされることを検出すると、ＡＩホスティングフローを終止させることができる。

１０２：グローバルインタラクションデータで訓練されたオブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得する。

本実施例では、端末機器に実行されているＡＩスレッドは、グローバルインタラクションデータで訓練されたオブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得することができる。具体的には、ＭＯＢＡゲームは、大量のゲーム録画データをオブジェクト制御モデルの訓練に用い、訓練に用いられるフレームワークは、ｃａｆｆｅ及びＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗを含むがこれらに限られない。インタラクションフレームデータに対応する操作データをオブジェクト制御モデルに入力した後、オブジェクト制御モデルがインタラクションフレームデータを計算し、それにより、対応する処理対象データを得、処理対象データは、シミュレート目標オブジェクトの移動または攻撃などの操作を表すためのデータである。

１０３：データのスパース畳み込み処理を実現するためのデータ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、目標オブジェクトの識別子を含むインタラクション制御指令を得る。

本実施例では、端末機器に実行されているＡＩスレッドは、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、それにより、インタラクション制御指令を生成する。インタラクション制御指令の生成過程において、端末機器は、軽量級のデータ処理フレームワークを用い、軽量データ処理フレームワークは、データに対してスパース畳み込みの処理を行うことができ、通常、ＲｅＬＵ関数を活性化関数として用いると、出力がまばらになり、それにより、後続の畳み込み入力がまばらになり、次にデータ処理フレームワークが完全な行列乗算を計算せずに、非０値の出力のみを計算する。

１０４：少なくとも１つの端末機器が目標アプリケーションにおいて目標オブジェクトを制御することを指示するためのインタラクション制御指令を目標アプリケーションによりサーバに送信し、それにより、サーバが少なくとも１つの端末機器にインタラクション制御指令を送信する。

本実施例では、端末機器は、インタラクション制御指令を生成した後、目標アプリケーションサーバにインタラクション制御指令を送信し、該目標アプリケーションサーバは、現在のゲームでの他の端末機器にインタラクション制御指令を送信し、それにより、これらの端末機器は、インタラクション制御指令を受信した後、目標アプリケーションにおいてオフラインにされたプレーヤーにより制御される目標オブジェクトをシミュレートすることができる。

本願の実施例では、目標オブジェクトの制御方法であって、サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信すると、端末機器は、目標オブジェクトの識別子を持つオブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得し、次にオブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得し、次にデータのスパース畳み込み処理を実現するためのデータ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、目標オブジェクトの識別子を含むインタラクション制御指令を得、端末機器は、最後に、少なくとも１つの端末機器が目標アプリケーションにおいて目標オブジェクトを制御することを指示するためのインタラクション制御指令を目標アプリケーションによりサーバに送信し、それにより、サーバが少なくとも１つの端末機器にインタラクション制御指令を送信する、目標オブジェクトの制御方法を提供する。上記方式により、端末機器は、データのスパース畳み込み処理を実現できるデータ処理フレームワークを利用してプレーヤーの操作を予測することができ、従って、データ処理量を大幅に減少させ、メモリーの消費を効果的に節約するとともに、実行速度を向上させ、それにより、端末機器の性能を著しく向上させる。

任意的には、上記図４に対応する実施例を基に、本願の実施例に係る目標オブジェクトの制御方法の第１の好ましい実施例では、オブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得するステップは、
インタラクションフレームデータのうちのＭ（Ｍが正の整数である）フレームのデータに対応する第１のインタラクションフレームデータに対応する第１の処理対象データをオブジェクト制御モデルにより取得するステップと、
インタラクションフレームデータのうちのＮ（Ｎが正の整数であり、かつＭより小さい）フレームのデータに対応する第２のインタラクションフレームデータに対応する第２の処理対象データをオブジェクト制御モデルにより取得するステップと、を含んでもよく、
データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るステップは、
データ処理フレームワークを用いて第１の処理対象データを処理し、第１のインタラクション制御指令を得るステップと、
データ処理フレームワークを用いて第２の処理対象データを処理し、第２のインタラクション制御指令を得るステップと、を含んでもよい。

本実施例では、目標アプリケーション（例えば、ＭＯＢＡゲーム）は、プレーヤーの操作に基づいて２つのタイプの指令を生成し、一方がＡＩ大局観指令（すなわち、第１のインタラクション制御指令）であり、他方がＡＩマイクロ操作指令（すなわち、第２のインタラクション制御指令）である。この原因としては、ＭＯＢＡゲームタイプのアプリケーションプログラムにおいて、プレーヤーにより制御されるオブジェクトの地図全体での位置、例えば、塔守り、敵軍殺し、ジャングル、ガンク及び支援などを把握する必要があり、従って、ＡＩ大局観指令は、目標オブジェクトの移動位置を制御する指令である。また、ＡＩマイクロ操作指令により、目標オブジェクトの具体的な操作、例えば、移動及びスキル発動などを制御することができる。

容易に理解するために、図５を参照して、図５は、本願の実施例でのデータ処理フレームワークの応用フローの模式図であり、図に示すように、プレーヤーが２分間ほどオフラインにされまたは２分間動ないとき、目標アプリケーション（例えば、ＭＯＢＡゲーム）サーバは、性能が高いプレーヤー端末機器を選択してＡＩホスティング指令を送信させることができ、目標アプリケーションのメインスレッド自体のサービス計算に影響を与えないために、該端末機器の目標アプリケーションのメインスレッドは、さらなるホスティングＡＩスレッドをブートする。目標アプリケーションのメインスレッド通信モジュールは、ＡＩスレッドのＡＩ通信モジュールにインタラクションフレームデータを送信し、ＡＩ通信モジュールは、ＡＩインターフェースによって、目標オブジェクトに対するさまざまな操作を実現する。ＡＩスレッドは、特徴抽出、ロジック判断及び計算などのステップによって、最終的にホスティングされるプレーヤーの操作指令を目標アプリケーションのメインスレッド通信モジュールに戻す。

端末機器は、第１のインタラクションフレームデータに対応する第１の処理対象データをオブジェクト制御モデルにより取得し、第１のインタラクションフレームデータは、インタラクションフレームデータのうちのＭフレームのデータに対応し、Ｍが１５であってもよく、つまり、１５フレーム／秒のＭＯＢＡゲームの場合、１５フレームおきに、１回大局観の計算を行う。端末機器は、第２のインタラクションフレームデータに対応する第２の処理対象データをオブジェクト制御モデルにより取得し、第２のインタラクションフレームデータは、インタラクションフレームデータのうちのＮフレームのデータに対応し、Ｎが２であってもよく、つまり、１５フレーム／秒のＭＯＢＡゲームの場合、２フレームおきに１回マイクロ操作の計算を行う。

端末機器は、データ処理フレームワークを用いて第１の処理対象データを処理し、第１のインタラクション制御指令を得、該第１のインタラクション制御指令は、通常、目標オブジェクトの移動を制御するために用いられる。端末機器は、データ処理フレームワークを用いて第２の処理対象データを処理し、第２のインタラクション制御指令を得、該第２のインタラクション制御指令は、通常、目標オブジェクトの普通攻撃、スキル及びアイテムを制御するなどのために用いられる。

実行効果から見ると、ＡＩ復号によって生成されたダイナミックライブラリのボリュームが２００キロバイト未満である。リソースの実行オーバーヘッドは、「王者栄耀」のオフラインホスティングを例として、サムスンＳ８において大局観実行には平均的に１５ミリ秒かかり、マイクロ操作には平均的にミリ秒レベルかかり、「王者栄耀」の実行に対するさらなるメモリー消費が１０メガバイトを超えない。

次に、本願の実施例では、端末機器は、ＭＯＢＡゲームタイプのアプリケーションプログラムを基に、インタラクションフレームデータのうちのＭフレームのデータに基づいて第１の処理対象データを取得し、かつインタラクションフレームデータのうちのＮフレームのデータに基づいて第２の処理対象データを取得することができ、これにより、データ処理フレームワークを用いて第１の処理対象データを処理して第１のインタラクション制御指令を得、かつデータ処理フレームワークを用いて第２の処理対象データを処理し、第２のインタラクション制御指令を得る。上記方式により、異なるフレームのデータを利用して、大局観を制御するための指令、及びマイクロ操作を制御するための指令を生成することができ、ＭＯＢＡゲームタイプのアプリケーションプログラムに適用でき、それにより、技術案の操作可能性及び実行可能性を向上させる。

任意的には、上記図４に対応する実施例を基に、本願の実施例に係る目標オブジェクトの制御方法の第２の好ましい実施例では、オブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得するステップの後、
処理対象データに基づいて操作特徴情報を抽出するステップであって、操作特徴情報が第１の特徴要素集合及び第２の特徴要素集合を含み、第１の特徴要素集合中の要素の数が第２の特徴要素集合中の要素の数より少ないステップと、
操作特徴情報から第１の特徴要素集合を取得するステップと、をさらに含んでもよく、
データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るステップは、
第１の特徴要素集合に基づいて、複数の境界要素及び複数の内部要素を含む奥行マップを生成するステップと、
複数の境界要素のうちの境界要素のそれぞれに対して、隣接する３つの要素を用いて畳み込み計算を行い、または、隣接する５つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第１の畳み込み結果を得るステップと、
複数の内部要素のうちの内部要素のそれぞれに対して、隣接する８つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第２の畳み込み結果を得るステップと、
第１の畳み込み結果及び第２の畳み込み結果に基づいて目標畳み込み結果を生成するステップと、
目標畳み込み結果に基づいてインタラクション制御指令を生成するステップと、を含んでもよい。

本実施例では、端末機器は、オブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得するステップの後、まず処理対象データに対して特徴抽出を行い、操作特徴情報を得、これらの操作特徴情報は、固有値が「１」の要素を意味する第１の特徴要素集合と、固有値が「０」の要素を意味する第２の特徴要素集合と、を含む。実際の使用では、固有値が「１」の要素の数量は固有値が「０」の要素の数量より遥かに少ない。従って、端末機器は、固有値が「１」の要素のみを抽出し、すなわち、第１の特徴要素集合を取得し、第１の特徴要素集合に基づいて奥行マップを生成する。

容易に理解するために、図６を参照して、図６は、本願の実施例でのパディング図の１つの実施例の模式図であり、図に示すように、図６の左側の奥行マップに対してパディング（ｐａｄｄｉｎｇ）を行うことにより、図６の右側のｐａｄｄｉｎｇ図を形成し、奥行マップは、具体的には、図７に示され、図７は、本願の実施例での奥行マップの１つの実施例の模式図であり、上記から分かるように、ａ００、ａ０１ａ０２、ａ０３、ａ１０、ａ１１、ａ１２、ａ１３、ａ２０、ａ２１、ａ２２、ａ２３、ａ３０、ａ３１、ａ３２及びａ３３であり、奥行マップは、境界要素及び内部要素を含み、境界要素がａ００、ａ０１、ａ０２、ａ０３、ａ１０、ａ１３、ａ２０、ａ２３、ａ３０、ａ３１、ａ３２及びａ３３であり、内部要素がａ１１、ａ１２、ａ２１及びａ２２である。畳み込み核をｋとすれば、畳み込み核ｋは、要素ｋ００、ｋ０１、ｋ０２、ｋ１０、ｋ１１、ｋ１２、ｋ２０、ｋ２１及びｋ２２を含む。図８を参照して、図８は、本願の実施例で奥行マップを利用して畳み込み計算を行う１つの実施例の模式図であり、図に示すように、奥行マップでの境界要素（００）を計算するとき、以下の方式を用いてもよい。

Ｑ＝ｋ１１ａ００＋ｋ１２ａ０１＋ｋ２１ａ１０＋ｋ２２ａ１１
ただし、ｋ００、ｋ０１、ｋ０２、ｋ１０及びｋ２０に対応する値が０であるため、これらの値を用いて計算する必要がない。従って、境界要素のうちの４つの頂点要素に対して、隣接する３つの要素（すなわち、合計で４つの要素）を用いて畳み込み計算を行い、第１の畳み込み結果Ｑを得る。

奥行マップでの境界要素（０１）を計算するとき、以下の方式を用いてもよい。

Ｑ＝ｋ１０ａ００＋ｋ１１ａ０１＋ｋ１２ａ１０＋ｋ２０ａ１０＋ｋ２１ａ１１＋ｋ２２ａ１２
ただし、ｋ００、ｋ０１及びｋ０２に対応する値が０であるため、これらの値を用いて計算する必要がない。従って、境界要素のうちの頂点ではない境界要素に対して、隣接する５つの要素（すなわち、合計で６つの要素）を用いて畳み込み計算を行い、第１の畳み込み結果Ｑを得る。

奥行マップでの内部要素（１１）を計算するとき、以下の方式を用いてもよい。

Ｑ＝ｋ００ ａ００＋ｋ０１ ａ０１＋ｋ０２ ａ０２＋ｋ１０ ａ１０＋ｋ１１ ａ１１＋ｋ１２ ａ１２＋ｋ２０ ａ２０＋ｋ２１ ａ２１＋ｋ２２ ａ２２
なお、境界要素のうちの内部要素に対して、隣接する８つの要素（合計で九つの要素）を用いて畳み込み計算を行い、第１の畳み込み結果Ｑを得る。

端末機器は、最後に、第１の畳み込み結果及び第２の畳み込み結果に基づいて目標畳み込み結果を生成し、かつ目標畳み込み結果に基づいてインタラクション制御指令を生成する。

畳み込みネットワークがいつも計算境界に対して先行ゼロ追加操作を行い、従来の計算方式は、一般的に、まずｐａｄｄｉｎｇを行い、次に直接畳み込みを行う計算過程を用いることが理解されたい。しかし、ＭＯＢＡゲームに基づくＡＩモデルが一般的に小さいことを配慮すると、ｐａｄｄｉｎｇの占有する時間が長く、合計計算時間も長い。従って、本願では、畳み込み計算にパディングされた要素を加えない。畳み込み計算方式は、直接畳み込み、行列乗算及びｗｉｎｏｇｒａｄを含むがこれらに限られない。

また、本願の実施例では、端末機器は、処理対象データに基づいて操作特徴情報を抽出し、次に操作特徴情報から第１の特徴要素集合を取得し、第１の特徴要素集合のみに基づいて、複数の境界要素及び複数の内部要素を含む奥行マップを生成し、複数の境界要素のうちの境界要素のそれぞれに対して、隣接する３つの要素を用いて畳み込み計算を行い、または、隣接する５つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第１の畳み込み結果を得、次に複数の内部要素のうちの内部要素のそれぞれに対して、隣接する８つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第２の畳み込み結果を得、最後に第１の畳み込み結果及び第２の畳み込み結果に基づいて目標畳み込み結果を生成し、目標畳み込み結果に基づいてインタラクション制御指令を生成する。上記方式により、スパース畳み込み計算を用い、畳み込み層に非０値のみを記録し、畳み込み計算が同様に非０値のみを計算し、それにより、計算効率を向上させ、メモリー消費及び計算時間を効果的に節約する。

任意的には、上記図４に対応する実施例を基に、本願の実施例に係る目標オブジェクトの制御方法の第３の好ましい実施例では、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るステップの前、
進化した縮小指令セットマシンＡＲＭに基づく指令セットを用いてデータ処理フレームワークを実行するステップをさらに含んでもよい。

本実施例では、端末機器に実行される中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）は、進化した縮小指令セットマシン（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｒｅｄｕｃｅｄ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｓｅｔ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｍａｃｈｉｎｅｓ、ＡＲＭ）構造に基づいて実現され、ＡＲＭ Ｎｅｏｎ指令セットを使用してデータ処理フレームワークを実行し、該データ処理フレームワークのアルゴリズムを処理する。

ＡＲＭ Ｎｅｏｎ指令セットは、正常指令、広い指令、狭い指令、飽和指令及び長い指令などを含む。正常指令は、任意のベクトルタイプを計算し、大きさが同じであり、かつタイプが一般的にオペランドベクトルと同一の結果ベクトルを生成することを指示する。広い指令は、１つの２ワードベクトルオペランド及び１つの４ワードベクトルオペランドを計算し、４ワードベクトル結果を生成することを指示し、生成した要素及び１番目のオペランドの要素は、２番目のオペランド要素の幅の２倍である。狭い指令は、４ワードベクトルオペランドを計算し、２ワードベクトル結果を生成することを指示し、生成した要素は、一般的にオペランド要素の幅の半分である。飽和指令は、データタイプの指定された範囲を超えると、該範囲内に自動的に制限することを指示する。長い指令は、２ワードベクトルオペランドを計算し、４ワードベクトル結果を生成することを指示する。生成した要素は、通常、オペランド要素の幅の２倍であり、同じタイプに属する。

ＮＥＯＮは、進化したシングルインストラクション・マルチプルデータ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｄａｔａ、ＳＩＭＤ）拡張セットであり、６４ビット及び１２８ビットを結合したＳＩＭＤ指令セットであり、マルチメディア及び信号処理プログラムに対して標準化加速を行う能力を有する。ＮＥＯＮは、１０メガヘルツ（Ｍｅｇａ Ｈｅｒｔｚ、ＭＨｚ）のＣＰＵにおいて音声の復号を実行し、かつ１３ＭＨｚ周波数以下の全地球移動通信システム（ｇｌｏｂａｌ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ、ＧＳＭ）のアダプティブマルチレート（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｍｕｌｔｉ−Ｒａｔｅ、ＡＭＲ）音声コーディングを実行することができる。ＮＥＯＮは、１組の幅広い指令セット、それぞれのレジスタアレイ、及び独立して実行されるハードウェアを有する。ＮＥＯＮは、８ビット、１６ビット、３２ビット及び６４ビットの整数及び単精度浮動小数点データを支援し、ＮＥＯＮ技術では、ＳＩＭＤは、多くとも１６個の計算を同時に支援することができる。

次に、本願の実施例では、端末機器は、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るステップの前、さらにＡＲＭ ＮＥＯＮに基づく指令セットを用いてデータ処理フレームワークを実行してもよい。上記方式により、ＡＲＭ Ｎｅｏｎ指令セットは、複数のオペランドをコピーし、大型レジスタの１組の指令セットにパッケージングすることができ、従って、いくつかのアルゴリズムを処理するとき、並列に処理することができ、それにより、データ処理フレームワークの計算効率を大幅に向上させる。

任意的には、上記図４及び図４に対応する第１〜第３の実施例のうちのいずれか１つを基に、本願の実施例に係る目標オブジェクトの制御方法の第４の好ましい実施例では、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理するステップは、
データ処理フレームワークを用いてレジスタにおいて処理対象データを処理し、融合対象データを得るステップと、
データ処理フレームワークを用いてメモリーにおいて融合対象データを処理するステップと、を含んでもよい。

本実施例では、端末機器は、データ処理フレームワークを用いてレジスタにおいて処理対象データを処理することができ、つまり、データ処理の過程をレジスタにおいて行い、それにより、融合対象データを得る。融合対象データが端末機器のメモリーにおいて行い、つまり、端末機器は、データ処理フレームワークを用いてメモリーにおいて融合対象データを処理する。

コンピュータの記憶レイヤーでは、レジスタの計算速度が速く、メモリーの計算速度がレジスタの計算速度より遅い。簡単には、メモリーは、ＣＰＵから離れるため、ＣＰＵからデータを読み取るには長い時間かかる必要がある。３ギガヘルツのＣＰＵを例として、電流は、１秒に３０億回発振することができる。毎回かかる時間が約０．３３ナノセカンドである。光は、１ナノセカンドの時間内に、３０センチ進むことができる。つまり。光は、ＣＰＵの１つのクロックサイクル内に、１０センチ進むことができる。従って。メモリーがＣＰＵから５センチ以上離れれば、１つのクロックサイクル内にデータの読み取りを終了させることない。これに比べて、レジスタは、ＣＰＵ内部において、読み取り速度がやや速い。

通常の場合、端末機器におけるレジスタのビット数がメモリーのビット数より遥かに少なく、従って、高性能、高コスト及び高電力消費の設計は、レジスタに使用できるが、メモリーに使用することが困難である。この原因としては、メモリーに用いられると、各ビットのコスト及びエネルギー消費量が増加するため、メモリーの合計コスト及びエネルギー消費量が高すぎてしまう。

レジスタの稼動方式は、非常にシンプルである。レジスタ内における関連するビットを見つける第１のステップ、及びこれらのビットを読み取る第２のステップといった２つのステップを必要とする。メモリーの稼動方式は、複雑であり、５つのステップに分ける必要があり、第１のステップでは、データのポインタを見つける。第２のステップでは、ポインタをメモリー管理ユニットに送信し、メモリー管理ユニットが仮想のメモリーアドレスを実際の物理アドレスに翻訳する。第３のステップでは、物理アドレスをメモリーコントローラに送信し、メモリーコントローラは、該アドレスがどのメモリーブロックにあるかを見つける。第４のステップでは、データがどのメモリーブロックにあるかを決定し、該ブロックからデータを読み取る。第５のステップでは、データをメモリーコントローラに送信してから、ＣＰＵに送信し戻してから、使用し始める。メモリーのワークフローは、レジスタに比べてステップが遥かに多い。各ステップでは、遅延が発生する。累積すると、メモリーがレジスタより遥かに遅い。

上記要素に基づき、レジスタの読取り速度がメモリー読取り速度より速い。

また、本願の実施例では、端末機器は、データ処理フレームワークを用いてデータを処理する過程において、データを異なる領域において行われ２つの部分に分けることができ、端末機器は、データ処理フレームワークを用いてレジスタにおいて処理対象データを処理し、融合対象データを得、次にデータ処理フレームワークを用いてメモリーにおいて融合対象データを処理する。上記方式により、端末機器のレジスタにおいてデータ計算を行うことができ、毎回計算結果をメモリーに書き込む必要がなく、データ処理の効率を節約し、レジスタの計算効率がメモリーの計算効率より高く、それにより、データ処理の効率を向上させる。

任意的には、上記図４に対応する第４の実施例を基に、本願の実施例に係る目標オブジェクトの制御方法の第５の好適な実施例では、データ処理フレームワークを用いてレジスタにおいて処理対象データを処理するステップは、
レジスタにおいてプーリング層及び畳み込み層を用いて処理対象データを処理するステップであって、プーリング層は、処理対象データに対して正規化処理及びプーリング処理を行うために用いられ、畳み込み層は、処理対象データに対してアクティベーション処理及び標準化処理を行うために用いられるステップを含んでもよい。

本実施例では、あるネットワーク層がインプレース計算することができ、インプレース計算とは、他のネットワーク層のデータを持たず、計算できることである。インプレース計算可能なネットワーク層は、ＲｅＬＵ層、ＢＮ層、ｓｃａｌｅ層及びバイアス（ｂｉａｓ）層を含むがこれらに限られない。容易に理解するために、図９を参照して、図９は、本願の実施例でネットワーク層を合併する１つの実施例の模式図であり、図に示すように、端末機器は、レジスタにおいてｐｏｏｌｉｎｇ層を用いてデータに対して正規化処理及びプーリング処理を行い、つまり、ドロップアウト（ｄｒｏｐｏｕｔ）層の機能をｐｏｏｌｉｎｇ層に加えることで、ｐｏｏｌｉｎｇ層は、ｐｏｏｌｉｎｇ層のあるべきプーリング処理機能を実現できるほか、ｄｒｏｐｏｕｔ層の正規化処理機能も実現できる。処理対象データを処理した後、処理済みのデータをＦＣ層に入力し、ＦＣ層は、メモリーにおいてデータに対して融合計算を行う。

図１０を参照して、図１０は、本願の実施例でネットワーク層を合併する他の実施例の模式図であり、図に示すように、端末機器は、レジスタにおいてＣｏｎｖ層データを用いてアクティベーション処理及び標準化処理を行い、つまり、ｂａｔｈｎｏｒｍ層の機能をＣｏｎｖ層に加え、ｓｃａｌｅ層の機能をＣｏｎｖ層に加え、ＲｅＬＵ層の機能をＣｏｎｖ層に加えることにより、Ｃｏｎｖ層は、Ｃｏｎｖ層のあるべき畳み込み処理機能を実現できるほか、ｋｉｔｈｎｏｒｍ層及びｓｃａｌｅ層の標準化処理機能も実現でき、ＲｅＬＵ層のアクティベーション処理機能も実現する。処理対象データを処理した後、処理済みのデータをＦＣ層に入力し、ＦＣ層がメモリーにおいてデータに対して融合計算を行う。

さらに、本願の実施例では、端末機器は、レジスタにおいてプーリング層及び畳み込み層を用いて処理対象データを処理し、プーリング層は、処理対象データに対して正規化処理及びプーリング処理を行うために用いられ、畳み込み層は、処理対象データに対してアクティベーション処理及び標準化処理を行うために用いられる。上記方式により、変更する必要がない一部のデータのネットワーク層を上のネットワーク層に直接合併し、かつこれらの合併後のネットワーク層を減少させ、計算量を効果的に減少させるとともに、必要な合計の出入力メモリーを減少させる。

任意的には、上記図４に対応する第４の実施例を基に、本願の実施例に係る目標オブジェクトの制御方法の第６の好ましい実施例では、データ処理フレームワークを用いてメモリーにおいて融合対象データを処理するステップは、
メモリーにおいて全結合層を用いて融合対象データを処理するステップであって、融合対象データは、第１の融合対象データ及び第２の融合対象データを含み、全結合層は、第１の融合対象データと第２の融合対象データを結合し、第１の融合対象データ及び第２の融合対象データに対して融合処理を行うために用いられるステップを含んでもよい。

本実施例では、端末機器は、メモリーにおいて直接ＦＣ層を用いて融合対象データを処理してもよく、融合対象データは、少なくとも第１の融合対象データ及び第２の融合対象データを含み、第１の融合対象データをデータＡ、第２の融合対象データをデータＢとすれば、ＦＣ層がデータＡ及びデータＢに対して融合計算を行う。容易に理解するために、図１１を参照して、図１１は、本願の実施例でネットワーク層を削除する１つの実施例の模式図であり、図に示すように、Ｃｏｎｖ層が畳み込み処理を行って第１の融合対象データを得、上のｆｃ層がデータ融合計算を行って第２の融合対象データを得、端末機器は、最後に、メモリーにおいて下のＦＣ層を用いて、直接第１の融合対象データ及び第２の融合対象データに対してデータ処理を行い、ｃｏｎｃａｔ層により第１の融合対象データ及び第２の融合対象データを結合する必要がない。

ｃｏｎｃａｔ層の作用は、２つ以上の特徴図をチャネルまたはデータ次元にしたがって結合することであり、ｅｌｔｗｉｓｅ層（ｅｌｔｗｉｓｅ層の操作は、ドット積、加算減算及び取大値という３つある）の計算操作がなく、例として、チャネル次元においてｃｏｎｖ＿９とｄｅｃｏｎｖ＿９を結合すれば、まずチャネル次元が同じではなくてもよく、他の次元が一致しなければならず（つまり、データ、畳み込み入力高さ及び畳み込み入力幅が一致する）、この場合、行われる操作は、ｃｏｎｖ＿９のチャネルｋｌにｄｅｃｏｎｖ＿９のチャネルｋ２を加えることのみであり、Ｃｏｎｃａｔ層から出力されるｂｌｏｂは、Ｎ＊（ｋ１＋ｋ２）＊Ｈ＊Ｗとして示されてもよい。通常の場合、ｃｏｎｃａｔ層が同じ大きさの特徴図を結合しようとすることを配慮すれば、結合の方式は、以下のとおりである。

ａｘｉｓ＝０を選択し、データ次元において結合することを表し、（ｋ１＋ｋ２）＊Ｃ＊Ｈ＊Ｗとして示すことができる。

ａｘｉｓ＝１を選択し、チャネル次元において結合することを表し、Ｎ＊（ｋ１＋ｋ２）＊Ｈ＊Ｗとして示すことができる。

さらに、本願の実施例では、端末機器は、メモリーにおいて全結合層を用いて融合対象データを処理してもよく、融合対象データは、第１の融合対象データ及び第２の融合対象データを含み、全結合層は、第１の融合対象データと第２の融合対象データを結合し、第１の融合対象データ及び第２の融合対象データに対して融合処理を行うために用いられる。上記方式により、ｃｏｎｃａｔネットワーク層を減少させることで、計算量を効果的に減少させるとともに、必要な合計の出入力メモリーを減少させることができる。

任意的には、上記図４及び図４に対応する第１〜第３の実施例のいずれか１つを基に、本願の実施例に係る目標オブジェクトの制御方法の第７の好ましい実施例では、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理するステップは、
第１のメモリーから処理対象データを取得するステップと、
処理対象データに対して畳み込み処理を行い、畳み込み処理結果を得るステップであって、畳み込み処理結果が第２のメモリーに記憶され、第２のメモリー及び第１のメモリーが予め割り当てられた２つの異なるメモリーに属するステップと、
第２のメモリーから畳み込み処理結果を取得するステップと、
畳み込み処理結果に対してデータ融合処理を行い、第１のメモリーに記憶される融合結果を得るステップと、を含んでもよい。

本実施例では、チェーンネットワーク構造に対してダブルバッファをさらに用い、全ネットワークに必要な最大の入力大きさ及び最大の出力大きさを割り当て、次にこの２つの部分をリサイクルし、メモリーの再利用を実現する。図１２を参照して、図１２は、本願の実施例でのチェーンネットワーク構造の１つの実施例の模式図であり、図に示すように、チェーンネットワーク構造は、１つの入力及び１つの出力を有する。なお、図１２のチェーンネットワーク構造は、単なる例であり、実際の使用では、２つのＣｏｎｖ層及び２つのＦＣ層との間の順序について限定しない。

容易に記述するために、図１３を参照して、図１３は、本願の実施例でのチェーンネットワーク構造に基づくデータ処理模式図であり、図に示すように、処理対象データがメモリー１（すなわち、第１のメモリー）に記憶されると仮定すれば、Ｃｏｎｖ層の入力（ｉｎｐｕｔ）ポインタは、メモリー１からデータＡを取り出し、畳み込み処理して畳み込み処理結果を得、すなわち、データＢを得ることを指示し、次にＣｏｎｖ層の出力（ｏｕｔｐｕｔ）ポインタは、データＢをメモリー２に記憶することを指示する。ＦＣ層のｉｎｐｕｔポインタは、メモリー１からデータＢを取り出し、データ融合計算後に融合結果を得、すなわち、データＣを得ることを指示し、次にＦＣ層のｏｕｔｐｕｔポインタは、データＣをメモリー１に記憶することを指示する。

メモリー１及びメモリー２は、予め割り当てられた２つの異なるメモリーに属する。

また、本願の実施例では、端末機器は、第１のメモリーから処理対象データを取得し、処理対象データに対して畳み込み処理を行い、畳み込み処理結果を得ることができ、畳み込み処理結果が第２のメモリーに記憶され、第２のメモリー及び第１のメモリーが予め割り当てられた２つの異なるメモリーに属し、次に第２のメモリーから畳み込み処理結果を取得し、次に畳み込み処理結果に対してデータ融合処理を行い、第１のメモリーに記憶される融合結果を得る。上記方式により、チェーンネットワーク構造は、ダブルキャッシュメモリメカニズムを用い、この２つの部分のメモリーをリサイクルすることができ、それにより、メモリーの再利用を実現することで、端末機器でのメモリーの利用率を向上させる。

任意的には、上記図４及び図４に対応する第１〜第３の実施例のいずれか１つを基に、本願の実施例に係る目標オブジェクトの制御方法の第８の好適な実施例では、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理するステップは、
処理対象データに対して畳み込み処理を行い、目標メモリーに記憶される畳み込み処理結果を得るステップと、
処理対象データに対してデータ融合処理を行い、目標メモリーに記憶される第１の融合結果を得るステップと、
目標メモリーから畳み込み処理結果及び第１の融合結果を取得するステップと、
畳み込み処理結果及び第１の融合結果に対してデータ融合処理を行い、第２の融合結果を得るステップと、を含んでもよい。

本実施例では、マルチ入力ネットワーク構造は、さらに、子ノードのｉｎｐｕｔのみにメモリーを割り当て、子ノードのｏｕｔｐｕｔポインタが親ノードに指してもよく、それにより、接続ポイントのメモリーの再利用を実現する。図１４を参照して、図１４は、本願の実施例でのマルチ入力ネットワーク構造の１つの実施例の模式図であり、なお、図に示すように、図１４のマルチ入力ネットワーク構造は、単なる例であり、実際の使用では、他のタイプのネットワーク層が子ノードとされてもよく、他のタイプのネットワーク層が親ノードとされてもよい。

容易に記述するために、図１５を参照して、図１５は、本願の実施例でのマルチ入力ネットワーク構造に基づくデータ処理模式図であり、図に示すように、処理対象データがメモリー（すなわち、目標メモリー）に記憶されると仮定すれば、Ｃｏｎｖ層のｉｎｐｕｔポインタは、メモリーからデータＡを取り出し、畳み込み処理後に畳み込み処理結果を得、すなわち、データＢを得ることを指示し、次にＣｏｎｖ層のｏｕｔｐｕｔポインタは、データＢをメモリーに記憶することを指示する。ＦＣ１層のｉｎｐｕｔポインタは、メモリーからデータＡを取り出し、データ融合処理後に第１の融合結果を得、すなわち、データＣを得ることを指示し、次にＦＣ１層のｏｕｔｐｕｔポインタは、データＣをメモリーに記憶することを指示する。ＦＣ２層のｉｎｐｕｔポインタは、メモリーからデータＢ及びデータＣを取り出し、データ融合処理後に第２の融合結果を得、すなわち、データＤを得ることを指示し、次にＦＣ２層のｏｕｔｐｕｔポインタは、データＤをメモリーに記憶することを指示する。

また、本願の実施例では、端末機器は、処理対象データに対して畳み込み処理を行い、目標メモリーに記憶される畳み込み処理結果を得、次に処理対象データに対してデータ融合処理を行い、目標メモリーに記憶される第１の融合結果を得、次に目標メモリーから畳み込み処理結果及び第１の融合結果を取得し、最後に端末機器は、畳み込み処理結果及び第１の融合結果に対してデータ融合処理を行い、第２の融合結果を得る。上記方式により、マルチ入力ネットワーク構造の場合、子ノードの入力のみにメモリーを割り当てることができ、親ノードの出力を節約し、ノード入力を共有し、それにより、接続ポイントのメモリーの再利用を実現することで、端末機器でのメモリーの利用率を向上させる。

任意的には、上記図４及び図４に対応する第１〜第３の実施例のいずれか１項を基に、本願の実施例に係る目標オブジェクトの制御方法の第９の好ましい実施例では、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理するステップは、
処理対象データに対して畳み込み処理を行い、目標メモリーに記憶される畳み込み処理結果を得るステップと、
目標メモリーから第１の畳み込み処理結果を取得するステップと、
第１の畳み込み処理結果に対して融合処理を行い、融合結果を得るステップと、及び／または、第１の畳み込み処理結果に対して畳み込み処理を行い、第２の畳み込み処理結果を得るステップと、を含んでもよい。

本実施例では、マルチ出力ネットワーク構造は、さらに、親ノードのｏｕｔｐｕｔのみにメモリーを割り当て、子ノードのｉｎｐｕｔポインタが親ノードに指してもよく、それにより、接続ポイントのメモリーの再利用を実現する。図１６を参照して、図１６は、本願の実施例でのマルチ出力ネットワーク構造の１つの実施例の模式図であり、なお、図に示すように、図１６のマルチ出力ネットワーク構造は、単なる例であり、実際の使用では、他のタイプのネットワーク層が子ノードとされてもよく、他のタイプのネットワーク層が親ノードとされてもよい。

容易に記述するために、図１７を参照して、図１７は、本願の実施例でのマルチ出力ネットワーク構造に基づくデータ処理模式図であり、図に示すように、処理対象データがメモリー（すなわち、目標メモリー）に記憶されると仮定すれば、Ｃｏｎｖ１層のｉｎｐｕｔポインタは、メモリーからデータＡを取り出し、畳み込み処理後に第１の畳み込み処理結果を得、すなわち、データＢを得ることを指示し、次にＣｏｎｖ１層のｏｕｔｐｕｔポインタは、データＢをメモリーに記憶することを指示する。

ＦＣ層のｉｎｐｕｔポインタは、メモリーからデータＢを取り出し、データ融合処理後にデータＣを得ることを指示し、ＦＣ１層のｏｕｔｐｕｔポインタは、データＣをメモリーに記憶することを指示する。または、Ｃｏｎｖ２層のｉｎｐｕｔポインタは、メモリーからデータＢを取り出し、畳み込み計算後に第２の畳み込み処理結果を得、すなわち、データＤを得ることを指示し、Ｃｏｎｖ２層のｏｕｔｐｕｔポインタは、データＤをメモリーに記憶することを指示する。

また、本願の実施例では、端末機器は、目標メモリーから第１の畳み込み処理結果を取得し、次に第１の畳み込み処理結果に対して融合処理を行い、融合結果を得、及び／または、第１の畳み込み処理結果に対して畳み込み処理を行い、第２の畳み込み処理結果を得ることができる。上記方式により、マルチ出力ネットワーク構造は、親ノードの出力のみにメモリーを割り当てることができ、子ノードの入力を節約し、ノード出力を共有し、それにより、接続ポイントのメモリーの再利用を実現することで、端末機器でのメモリーの利用率を向上させる。

任意的には、上記図４に対応する実施例を基に、本願の実施例に係る目標オブジェクトの制御方法の第１０の好ましい実施例では、オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するステップの前、
端末機器の性能パラメータを取得するステップと、
性能パラメータに基づいて、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合から目標マッチングテンプレートを選択するステップであって、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合が少なくとも１つのマッチングテンプレートを含み、マッチングテンプレートのそれぞれがデータ処理フレームワークの使用するパラメータを含むステップと、を含んでもよく、
データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るステップは、
目標マッチングテンプレートに基づいて、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るステップを含んでもよい。

本実施例では、実際の使用では、端末機器は、それ自体の性能パラメータを取得してもよく、性能パラメータは、ネットワーク遅延時間、メモリー容量、サポートするルータプロトコル、機器タイプ及び変調方式などを含むがこれらに限られない。端末機器が目標アプリケーションを更新する過程において、さらなる短い時間（例えば、１秒ほど）で異なるマッチングテンプレートを実行し、動的にテストして、現在の性能状態での最適な目標マッチングテンプレートを生成し、それにより、目標マッチングテンプレートに対応するパラメータに基づいて、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得る。

異なるマッチングテンプレートが異なるルールに対応し、これらのルールがすべてのシーン及び端末機器に適用することが困難であり、従って、異なるシーンタイプ及び端末機器の性能パラメータに基づいてルールを柔軟に設定し、フレームワーク実行効率を向上させることができる。表１を参照して、表１は、異なるマッチングテンプレートでのルールである。

表１に示すように、異なるマッチングテンプレートが異なるルールに対応することが多く、これらのルールは、表１に示される畳み込み入力チャネルの数、畳み込み入力長さ、畳み込み入力幅、畳み込み入力高さやコンピュータキャッシュメモリ大きさなどを含むがこれらに限られない。

次に、本願の実施例では、目標端末機器は、オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するステップの前、さらに端末機器の性能パラメータを取得し、かつ性能パラメータに基づいて、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合から目標マッチングテンプレートを選択し、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合が少なくとも１つのマッチングテンプレートを含み、マッチングテンプレートのそれぞれがデータ処理フレームワークの使用するパラメータを含み、次に目標端末機器は、目標マッチングテンプレートに基づいて、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得る。上記方式により、ユーザは、異なるマッチングテンプレートを予め設定することができ、端末機器は、それ自体の実行状況に応じて、最も適切なテンプレートを選択し、該テンプレートに基づいてデータ処理フレームワークの計算を実現し、それにより、データ処理フレームワークでの該端末機器の最適な性能設定を実現し、ＡＩの実際の実行過程において該テンプレートに対応する設定パラメータを直接ロードすることで、ＡＩが最適な性能を実現する。
本願に係る目標オブジェクト制御方法は、主に、端末機器に配置されており、ＭＯＢＡゲームのような、実行リアルタイム性の要求が高くかつリソース消費が大きい応用シーン、及び端末機器に実行される他のＡＩ応用シーンを配慮すれば、以下、１組の試験データを例として、上記応用シーンにおいて該目標オブジェクト制御方法を用いる性能状況について説明する。表２を参照して、表２は、具体的な性能指標である。

ＭＯＢＡゲーム「王者栄耀」でのサムスンＳ８携帯電話のオフラインホスティングの応用シーンを例として、テスト判断角度から分析すれば、大局観実行の平均時間が１５ミリ秒であり、マイクロ操作の平均時間５ミリ秒であり、ＡＩによるＭＯＢＡゲームに対する付加的なメモリー消費が１０メガバイトを超えず、ゲームのフレームレート、遅延及びパワー消費量がいずれも著しく変化せず、ＡＩ性能は期待通りであった。

以下、本願のオブジェクト制御装置について詳細に説明し、図１８を参照して、図１８は、本願の実施例でのオブジェクト制御装置の１つの実施例の模式図であり、オブジェクト制御装置２０は、
目標オブジェクトの識別子を含む、サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信し、前記オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するための取得モジュール２０１であって、
さらに、前記グローバルインタラクションデータで訓練されたオブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得するために用いられる取得モジュール２０１と、
データのスパース畳み込み処理を実現するためのデータ処理フレームワークを用いて前記取得モジュール２０１により取得された前記処理対象データを処理し、前記目標オブジェクトの識別子を含むインタラクション制御指令を得るためのプロセスモジュール２０２と、
前記プロセスモジュール２０２で処理された、少なくとも１つの端末機器が前記目標アプリケーションにおいて前記目標オブジェクトを制御することを指示するための前記インタラクション制御指令を前記目標アプリケーションにより前記サーバに送信するための送信モジュール２０３と、を備える。

本実施例では、サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信し、取得モジュール２０１は、目標オブジェクトの識別子を含む前記オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得し、前記取得モジュール２０１は、前記グローバルインタラクションデータで訓練されたオブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得し、プロセスモジュール２０２は、データのスパース畳み込み処理を実現するためのデータ処理フレームワークを用いて、前記取得モジュール２０１により取得された前記処理対象データを処理し、前記目標オブジェクトの識別子を含むインタラクション制御指令を得、送信モジュール２０３は、前記プロセスモジュール２０２で処理された前記インタラクション制御指令を前記目標アプリケーションにより前記サーバに送信し、それにより、前記サーバは、前記少なくとも１つの端末機器が前記目標アプリケーションにおいて前記目標オブジェクトを制御することを指示するための前記インタラクション制御指令を少なくとも１つの端末機器に送信する。

本願の実施例では、オブジェクト制御装置であって、サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信し、端末機器は、目標オブジェクトの識別子を持つオブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得し、次にオブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得し、次にデータのスパース畳み込み処理を実現するためのデータ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、目標オブジェクトの識別子を含むインタラクション制御指令を得、端末機器は、最後に、少なくとも１つの端末機器が目標アプリケーションにおいて目標オブジェクトを制御することを指示するためのインタラクション制御指令を目標アプリケーションによりサーバに送信し、それにより、サーバが少なくとも１つの端末機器にインタラクション制御指令を送信する、オブジェクト制御装置を提供する。上記方式により、端末機器は、データのスパース畳み込み処理を実現できるデータ処理フレームワークを利用してプレーヤーの操作を予測することができ、従って、データ処理量を大幅に減少させ、メモリーの消費を効果的に節約するとともに、実行速度を向上させ、それにより、端末機器の性能を著しく向上させる。

任意的には、上記図１８に対応する実施例を基に、本願の実施例に係るオブジェクト制御装置２０の他の実施例では、
前記取得モジュール２０１は、具体的には、前記インタラクションフレームデータのうちのＭ（Ｍが正の整数である）フレームのデータに対応する第１のインタラクションフレームデータに対応する第１の処理対象データを前記オブジェクト制御モデルにより取得し、
前記インタラクションフレームデータのうちのＮ（Ｎが正の整数であり、かつ前記Ｍより小さい）フレームのデータに対応する第２のインタラクションフレームデータに対応する第２の処理対象データを前記オブジェクト制御モデルにより取得するために用いられ、
前記プロセスモジュール２０２は、具体的には、前記データ処理フレームワークを用いて前記第１の処理対象データを処理し、第１のインタラクション制御指令を得、
前記データ処理フレームワークを用いて前記第２の処理対象データを処理し、第２のインタラクション制御指令を得るために用いられる。

次に、本願の実施例では、端末機器は、ＭＯＢＡゲームタイプのアプリケーションプログラムを基に、インタラクションフレームデータのうちのＭフレームのデータに基づいて第１の処理対象データを取得し、かつインタラクションフレームデータのうちのＮフレームのデータに基づいて第２の処理対象データを取得し、これにより、データ処理フレームワークを用いて第１の処理対象データを処理して第１のインタラクション制御指令を得、かつデータ処理フレームワークを用いて第２の処理対象データを処理し、第２のインタラクション制御指令を得る。上記方式により、異なるフレームのデータを利用して、大局観を制御するための指令、及びマイクロ操作を制御するための指令を生成することができ、ＭＯＢＡゲームタイプのアプリケーションプログラムに適用でき、それにより、技術案の操作可能性及び実行可能性を向上させる。

任意的には、上記図１８に対応する実施例を基に、図１９を参照して、本願の実施例に係るオブジェクト制御装置２０の他の実施例では、前記オブジェクト制御装置２０は、抽出モジュール２０４をさらに備え、
前記抽出モジュール２０４は、前記取得モジュール２０１が前記インタラクションフレームデータに対応する処理対象データをオブジェクト制御モデルにより取得するステップの後、前記処理対象データに基づいて操作特徴情報を抽出するために用いられ、前記操作特徴情報が第１の特徴要素集合及び第２の特徴要素集合を含み、前記第１の特徴要素集合中の要素の数が前記第２の特徴要素集合中の要素の数より少なく、
前記取得モジュール２０１は、さらに、前記抽出モジュール２０４により抽出される前記操作特徴情報から前記第１の特徴要素集合を取得するために用いられ、
前記プロセスモジュール２０２は、具体的には、前記第１の特徴要素集合に基づいて、複数の境界要素及び複数の内部要素を含む奥行マップを生成し、
前記複数の境界要素のうちの境界要素のそれぞれに対して、隣接する３つの要素を用いて畳み込み計算を行い、または、隣接する５つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第１の畳み込み結果を得、
前記複数の内部要素のうちの内部要素のそれぞれに対して、隣接する８つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第２の畳み込み結果を得、
前記第１の畳み込み結果及び前記第２の畳み込み結果に基づいて目標畳み込み結果を生成し、
前記目標畳み込み結果に基づいて前記インタラクション制御指令を生成するために用いられる。

次に、本願の実施例では、端末機器は、処理対象データに基づいて操作特徴情報を抽出し、次に操作特徴情報から第１の特徴要素集合を取得し、第１の特徴要素集合のみに基づいて、複数の境界要素及び複数の内部要素を含む奥行マップを生成し、複数の境界要素のうちの境界要素のそれぞれに対して、隣接する３つの要素を用いて畳み込み計算を行い、または、隣接する５つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第１の畳み込み結果を得、次に複数の内部要素のうちの内部要素のそれぞれに対して、隣接する８つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第２の畳み込み結果を得、最後に第１の畳み込み結果及び第２の畳み込み結果に基づいて目標畳み込み結果を生成し、目標畳み込み結果に基づいてインタラクション制御指令を生成する。上記方式により、スパース畳み込み計算を用い、畳み込み層に非０値のみを記録し、畳み込み計算が同様に非０値を計算し、それにより、計算効率を向上させ、メモリー消費及び計算時間を効果的に節約する。

任意的には、上記図１８に対応する実施例を基に、図２０を参照して、本願の実施例に係るオブジェクト制御装置２０の他の実施例では、前記オブジェクト制御装置２０は、実行モジュール２０５さらに備え、
前記実行モジュール２０５は、前記プロセスモジュール２０２がデータ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るステップの前、進化した縮小指令セットマシンＡＲＭに基づく指令セットを用いて前記データ処理フレームワークを実行するために用いられ、
次に、本願の実施例では、端末機器は、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るステップの前、さらにＡＲＭ ＮＥＯＮに基づく指令セットを用いてデータ処理フレームワークを実行してもよい。上記方式により、ＡＲＭ Ｎｅｏｎ指令は、複数のオペランドをコピーし、大型レジスタの１組の指令セットにパッケージングすることができ、従って、いくつかのアルゴリズムを処理するとき、並列に処理することができ、それにより、データ処理フレームワークの計算効率を大幅に向上させる。

任意的には、上記図１８、図１９または図２０に対応する実施例を基に、本願の実施例に係るオブジェクト制御装置２０の他の実施例では、
前記プロセスモジュール２０２は、具体的には、前記データ処理フレームワークを用いてレジスタにおいて前記処理対象データを処理し、融合対象データを得、
前記データ処理フレームワークを用いてメモリーにおいて前記融合対象データを処理するために用いられる。

また、本願の実施例では、端末機器は、データ処理フレームワークを用いてデータを処理する過程において、データを異なる領域において行われる２つの部分に分けることができ、端末機器は、データ処理フレームワークを用いてレジスタにおいて処理対象データを処理し、融合対象データを得、次にデータ処理フレームワークを用いてメモリーにおいて融合対象データを処理する。上記方式により、毎回計算結果をメモリーに書き込む必要がなく、端末機器のレジスタにおいてデータ計算を行うことができ、データ処理の効率を節約し、レジスタの計算効率がメモリーの計算効率より高く、それにより、データ処理の効率を向上させる。

任意的には、上記図１８、図１９または図２０に対応する実施例を基に、本願の実施例に係るオブジェクト制御装置２０の他の実施例では、
前記プロセスモジュール２０２は、具体的には、前記レジスタにおいてプーリング層及び畳み込み層を用いて前記処理対象データを処理するために用いられ、前記プーリング層は、前記処理対象データに対して正規化処理及びプーリング処理を行うために用いられ、前記畳み込み層は、前記処理対象データに対してアクティベーション処理及び標準化処理を行うために用いられる。

さらに、本願の実施例では、端末機器は、レジスタにおいてプーリング層及び畳み込み層を用いて処理対象データを処理し、プーリング層は、処理対象データに対して正規化処理及びプーリング処理を行うために用いられ、畳み込み層は、処理対象データに対してアクティベーション処理及び標準化処理を行うために用いられる。上記方式により、変更する必要がない一部のデータのネットワーク層を上のネットワーク層に直接合併し、かつこれらの合併後のネットワーク層を減少させ、計算量を効果的に減少させるとともに、必要な合計の出入力メモリーを減少させる。

任意的には、上記図１８、図１９または図２０に対応する実施例を基に、本願の実施例に係るオブジェクト制御装置２０の他の実施例では、
前記プロセスモジュール２０２は、具体的には、前記メモリーにおいて全結合層を用いて前記融合対象データを処理するために用いられ、前記融合対象データは、第１の融合対象データ及び第２の融合対象データを含み、前記全結合層は、前記第１の融合対象データと前記第２の融合対象データを結合し、前記第１の融合対象データ及び前記第２の融合対象データに対して融合処理を行うために用いられる。

さらに、本願の実施例では、端末機器は、メモリーにおいて全結合層を用いて融合対象データを処理してもよく、融合対象データは、第１の融合対象データ及び第２の融合対象データを含み、全結合層は、第１の融合対象データと第２の融合対象データを結合し、第１の融合対象データ及び第２の融合対象データに対して融合処理を行うために用いられる。上記方式により、ｃｏｎｃａｔネットワーク層を減少させることで、計算量を効果的に減少させるとともに、必要な合計の出入力メモリーを減少させることができる。

任意的には、上記図１８、図１９または図２０に対応する実施例を基に、本願の実施例に係るオブジェクト制御装置２０の他の実施例では、
前記プロセスモジュール２０２は、具体的には、第１のメモリーから前記処理対象データを取得し、
前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、畳み込み処理結果を得、前記畳み込み処理結果が第２のメモリーに記憶され、前記第２のメモリー及び前記第１のメモリーが予め割り当てられた２つの異なるメモリーに属し、
前記第２のメモリーから前記畳み込み処理結果を取得し、
前記畳み込み処理結果に対してデータ融合処理を行い、前記第１のメモリーに記憶される融合結果を得るために用いられる。

また、本願の実施例では、端末機器は、第１のメモリーから処理対象データを取得し、処理対象データに対して畳み込み処理を行い、畳み込み処理結果を得ることができ、畳み込み処理結果が第２のメモリーに記憶され、第２のメモリー及び第１のメモリーが予め割り当てられた２つの異なるメモリーに属し、次に第２のメモリーから畳み込み処理結果を取得し、次に畳み込み処理結果に対してデータ融合処理を行い、第１のメモリーに記憶される融合結果を得る。上記方式により、チェーンネットワーク構造は、ダブルキャッシュメモリメカニズムを用い、この２つの部分メモリーをリサイクルすることができ、それにより、メモリーの再利用を実現することで、端末機器でのメモリーの利用率を向上させる。

任意的には、上記図１８、図１９または図２０に対応する実施例を基に、本願の実施例に係るオブジェクト制御装置２０の他の実施例では、
前記プロセスモジュール２０２は、具体的には、前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、目標メモリーに記憶された畳み込み処理結果を得、
前記処理対象データに対してデータ融合処理を行い、前記目標メモリーに記憶される第１の融合結果を得、
前記目標メモリーから前記畳み込み処理結果及び前記第１の融合結果を取得し、
前記畳み込み処理結果及び前記第１の融合結果に対してデータ融合処理を行い、第２の融合結果を得るために用いられる。

また、本願の実施例では、端末機器は、処理対象データに対して畳み込み処理を行い、目標メモリーに記憶される畳み込み処理結果を得、次に処理対象データに対してデータ融合処理を行い、目標メモリーに記憶される第１の融合結果を得、次に目標メモリーから畳み込み処理結果及び第１の融合結果を取得し、端末機器は、最後に、畳み込み処理結果及び第１の融合結果に対してデータ融合処理を行い、第２の融合結果を得る。上記方式により、マルチ入力ネットワーク構造の場合、子ノードの入力のみにメモリーを割り当てることができ、親ノードの出力を節約し、ノード入力を共有し、それにより、接続ポイントのメモリーの再利用を実現することで、端末機器でのメモリーの利用率を向上させる。

任意的には、上記図１８、図１９または図２０に対応する実施例を基に、本願の実施例に係るオブジェクト制御装置２０の他の実施例では、
前記プロセスモジュール２０２は、具体的には、前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、目標メモリーに記憶された畳み込み処理結果を得、
前記目標メモリーから第１の畳み込み処理結果を取得し、
前記第１の畳み込み処理結果に対して融合処理を行い、融合結果を得、及び／または、前記第１の畳み込み処理結果に対して畳み込み処理を行い、第２の畳み込み処理結果を得るために用いられる。

また、本願の実施例では、端末機器は、目標メモリーから第１の畳み込み処理結果を取得し、次に第１の畳み込み処理結果に対して融合処理を行い、融合結果を得、及び／または、第１の畳み込み処理結果に対して畳み込み処理を行い、第２の畳み込み処理結果を得ることができる。上記方式により、マルチ出力ネットワーク構造の場合、親ノードの出力のみにメモリーを割り当てることができ、子ノードの入力を節約し、ノード出力を共有し、それにより、接続ポイントのメモリーの再利用を実現することで、端末機器でのメモリーの利用率を向上させる。

任意的には、上記図１８に対応する実施例を基に、図２１を参照して、本願の実施例に係るオブジェクト制御装置２０の他の実施例では、前記オブジェクト制御装置２０は、選択モジュール２０６をさらに備え、
前記取得モジュール２０１は、さらに、前記オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するステップの前、端末機器の性能パラメータを取得するために用いられ、
前記選択モジュール２０６は、前記取得モジュール２０１により取得される前記性能パラメータに基づいて、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合から目標マッチングテンプレートを選択するために用いられ、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合が少なくとも１つのマッチングテンプレートを含み、マッチングテンプレートのそれぞれが前記データ処理フレームワークの使用するパラメータを含む、
前記プロセスモジュール２０２は、具体的には、前記目標マッチングテンプレートに基づいて、データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、前記インタラクション制御指令を得るために用いられる。

次に、本願の実施例では、目標端末機器は、オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するステップの前、さらに端末機器の性能パラメータを取得し、かつ性能パラメータに基づいて、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合から目標マッチングテンプレートを選択し、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合が少なくとも１つのマッチングテンプレートを含み、マッチングテンプレートのそれぞれがデータ処理フレームワークの使用するパラメータを含み、次に目標端末機器は、目標マッチングテンプレートに基づいて、データ処理フレームワークを用いて、処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得る。上記方式により、ユーザは、異なるマッチングテンプレートを予め設定し、端末機器は、それ自体の実行状況に応じて、最も適切なテンプレートを選択し、該テンプレートに基づいてデータ処理フレームワークの計算を実現し、それにより、該端末機器でのデータ処理フレームワークの最適な性能設定を実現し、ＡＩの実際の実行過程において該テンプレートに対応する設定パラメータを直接ロードすることで、ＡＩが最適な性能を実現する。

本願の実施例は、他の画像表示制御装置をさらに提供し、図２２に示すように、容易に説明するために、本願の実施例に関連する部分のみが示されており、具体的な技術的詳細は、開示されておらず、本願の実施例の方法部分を参照してください。該端末は、携帯電話、タブレットＰＣ、パーソナルデジタルアシスタント（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ、ＰＤＡ）、販売端末（Ｐｏｉｎｔ ｏｆ Ｓａｌｅｓ、ＰＯＳ）、車載コンピュータなどの任意の端末機器を含んでもよく、端末が携帯電話であることを例とする。

図２２は、本願の実施例に係る端末に関連する携帯電話の一部の構造のブロック図を示す。図２２を参照して、携帯電話は、無線周波数（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ、ＲＦ）回路３１０、メモリ３２０、入力ユニット３３０、表示ユニット３４０、センサ３５０、音声回路３６０、ワイヤレスフィデリティ（ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｆｉｄｅｌｉｔｙ、ＷｉＦｉ）モジュール３７０、プロセッサ３８０、及び電源３９０などの部材を含む。業者であれば、図２２に示す携帯電話構造は、携帯電話を限定するものを構成せず、図に示すものより多くまたは少ない部材、またはある部材の組合せ、または異なる部材構成を備えてもよいことを理解できる。

以下、図２２を参照しながら、携帯電話の各構成部材について具体的に記述する。

ＲＦ回路３１０は、情報の受送信または通話の過程において、信号の受送信に用いられ得、特に、基地局のダウンリンク情報を受信した後、プロセッサ３８０に処理するために用いられ、また、アップリンクのデータを基地局に送信するように設定される。通常、ＲＦ回路３１０は、アンテナ、少なくとも１つのアンプ、受送信機、カプラー、低雑音の増幅器（Ｌｏｗ Ｎｏｉｓｅ Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ、ＬＮＡ）、ダイプレクサなどを備えるがこれらに限られない。また、ＲＦ回路３１０は、さらに、無線通信を介してネットワーク及び他の機器と通信してもよい。上記無線通信は、グローバルモバイル通信システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ Ｍｏｂｉｌｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ、ＧＳＭ）、汎用パケット無線サービス（Ｇｅｎｅｒａｌ Ｐａｃｋｅｔ Ｒａｄｉｏ Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＧＰＲＳ）、符号分割多元接続（Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ、ＣＤＭＡ）、広帯域符号分割多元接続（Ｗｉｄｅｂａｎｄ Ｃｏｄｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ａｃｃｅｓｓ、ＷＣＤＭＡ）、ロングタームエボリューション（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ、ＬＴＥ）、電子メール、メッセージサービス（Ｓｈｏｒｔ Ｍｅｓｓａｇｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ、ＳＭＳ）などを含むがこれらに限られない、任意の通信規格またはプロトコルを使用することができる。

メモリー３２０は、ソフトウェアプログラム及びモジュールを記憶するために用いられ得、プロセッサ３８０は、メモリ３２０に記憶されるソフトウェアプログラム及びモジュールを実行することにより、携帯電話の様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行する。メモリー３２０は、主に、プログラム記憶領域及びデータ記憶領域を含んでもよく、そのうち、プログラム記憶領域は、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラム（例えば、音放送機能、画像放送機能など）などを記憶することができ、データ記憶領域は、携帯電話の使用に基づいて新規作成されるデータ（例えば、音声データ、電話帳など）などを記憶することができる。また、メモリ３２０は、高速ランダムアクセスメモリを備えてもよく、少なくとも１つの磁気ディスクストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス、または他の不揮発性ソリッドステートメモリデバイスなど不揮発性メモリをさらに備えてもよい。

入力ユニット３３０は、入力される数字または文字情報を受信し、携帯電話のユーザ設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成するために用いられ得る。具体的には、入力ユニット３３０は、タッチパネル３３１及び他の入力機器３３２を備えてもよい。タッチパネル３３１は、タッチスクリーンとも呼ばれ、その上または近傍でのユーザのタッチ操作（例えば、ユーザが指、タッチペンなどの任意の適切な物またはツールを用いて、タッチパネル３３１の上またはタッチパネル３３１の近傍に行った操作）を収集し、予め設定されたプログラムに基づいて、対応する接続装置を駆動することができる。任意的には、タッチパネル３３１は、タッチ検出装置及びタッチコントローラの２つの部分を備えてもよい。タッチ検出装置は、ユーザのタッチ方位を検出し、タッチ操作による信号を検出し、信号をタッチコントローラに転送し、タッチコントローラは、タッチ検出装置からタッチ情報を受信し、タッチポイント座標に変換し、プロセッサ３８０に送信し、プロセッサ３８０から送信された指令を受信して実行する。また、抵抗式、コンデンサー型、赤外線及び表面音波などの複数種のタイプを用いて、タッチパネル３３１を実現してもよい。入力ユニット３３０は、タッチパネル３３１のほか、他の入力機器３３２をさらに含んでもよい。具体的には、他の入力機器３３２は、物理キーボード、ファンクションキー（例えば、音量制御キー、スイッチキーなど）、トラックボール、マウス、ジョイスティックなどのうちの１種または複数種を含んでもよいがこれらに限られない。

表示ユニット３４０は、ユーザから入力される情報、または、ユーザに提供される情報及び携帯電話の様々なメニューを表示するために用いられ得る。表示ユニット３４０は、ディスプレイパネル３４１を備えてもよく、任意的には、液晶ディスプレイ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ、ＬＣＤ）、有機発光ダイオード（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ−Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ、ＯＬＥＤ）などの形態でディスプレイパネル３４１を配置してもよい。さらに、タッチパネル３３１は、ディスプレイパネル３４１に被覆されてもよく、その上または近傍のタッチ操作を検出した後、プロセッサ３８０に転送してタッチイベントのタイプを決定し、次に、プロセッサ３８０は、タッチイベントのタイプに基づいて、ディスプレイパネル３４１において対応する視覚出力を提供する。図２２では、タッチパネル３３１とディスプレイパネル３４１は、２つの独立した部材として、携帯電話の入力及び出力機能を実現するが、ある実施例では、タッチパネル３３１とディスプレイパネル３４１を統合して携帯電話の入力及び出力機能を実現してもよい。

携帯電話は、光センサ、モーションセンサ及び他のセンサなど、少なくとも１つのセンサ３５０を備えてもよい。具体的には、光センサは、環境光センサ及び近接センサを備えてもよく、環境光センサは、環境光の明るさに応じて、ディスプレイパネル３４１の明るさを調整でき、近接センサは、携帯電話が耳のそばに移動したとき、ディスプレイパネル３４１及び／またはバックライトを閉じる。モーションセンサの１種として、加速計センサは、各方向（一般的に三軸）での加速度の大きさを検出し、静止時に重力の大きさ及び方向を検出し、携帯電話の姿態を認識する用途（例えば、水平画面と垂直画面との切替、関連するゲーム、磁力計の姿態校正）、振動認識に関連する機能（例えば、歩数計、ノック）などに用いられ得、携帯電話には、さらに、ジャイロスコープ、気圧計、湿度計、温度計、赤外線センサなどの他のセンサが配置されてもよく、ここで繰り返し説明しない。

音声回路３６０、スピーカ３６１、マイクロフォン３６２は、ユーザと携帯電話との間の音声インターフェースを提供することができる。音声回路３６０は、受信した音声データを電気信号に変換し、スピーカ３６１に伝送し、スピーカ３６１は、音声信号に変換して出力し、他方、マイクロフォン３６２は、収集した音声信号を電気信号に変換し、音声回路３６０は、受信して音声データに変換し、次に音声データをプロセッサ３８０から出力して処理した後、さらに処理するように、ＲＦ回路３１０を介して例えば、他の携帯電話に送信するか、または、音声データをメモリ３２０に出力する。

ＷｉＦｉは、短距離無線伝送技術に属し、携帯電話は、ＷｉＦｉモジュール３７０を介して、ユーザが電子メールを受送信し、ウェブページを閲覧し、ストリーミングメディアにアクセスすることなどに寄与し、ユーザに無線のブロードバンドインターネットアクセスを提供する。図２２は、ＷｉＦｉモジュール３７０を示すが、携帯電話に必須な構成に属せず、発明の本質を変えることなく、必要に応じて省略できることが理解されたい。

プロセッサ３８０は、携帯電話の制御センターであり、様々なインターフェース及び回路を利用して、携帯電話全体の各部分を接続し、メモリ３２０に記憶されるソフトウェアプログラム及び／またはモジュールを動作または実行し、メモリ３２０に記憶されるデータを呼び出すことにより、携帯電話の様々な機能及び処理データを実行し、それにより、携帯電話全体を監視する。任意的には、プロセッサ３８０は、１つまたは複数の処理ユニットを備えてもよく、任意的には、プロセッサ３８０は、アプリケーションプロセッサ及び変調復調プロセッサを統合してもよく、アプリケーションプロセッサは、主にオペレーティングシステム、ユーザインターフェース及びアプリケーションプログラムなどを処理し、変調復調プロセッサは、主に無線通信を処理する。上記変調復調プロセッサがプロセッサ３８０に統合されなくてもよいことが理解されたい。

携帯電話は、各部材に給電する電源３９０（例えば、電池）をさらに備え、任意的には、電源は、電源管理システムを介してプロセッサ３８０に論理的に接続され、それにより、電源管理システムによって、充放電管理、及びパワー管理などの機能を実現する。

示されていないが、携帯電話は、ウェブカメラ、ブルートゥースモジュールなどをさらに備え、ここで繰り返し説明しない。

本願の実施例では、該端末の備えたプロセッサ３８０は、
目標オブジェクトの識別子を含む、サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信すると、前記オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得する機能と、
前記グローバルインタラクションデータで訓練されたオブジェクト制御モデルにより、インタラクションフレームデータに対応する処理対象データを取得する機能と、
データのスパース畳み込み処理を実現するためのデータ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、前記目標オブジェクトの識別子を含むインタラクション制御指令を得る機能と、
少なくとも１つの端末機器が前記目標アプリケーションにおいて前記目標オブジェクトを制御することを指示するための前記インタラクション制御指令を前記目標アプリケーションにより前記サーバに送信する機能とを有する。

任意的には、本願の実施例では、プロセッサ３８０は、具体的には、
前記インタラクションフレームデータのうちのＭ（Ｍが正の整数である）フレームのデータに対応する第１のインタラクションフレームデータに対応する第１の処理対象データを前記オブジェクト制御モデルにより取得するステップと、
前記インタラクションフレームデータのうちのＮ（Ｎが正の整数であり、かつ前記Ｍより小さい）フレームのデータに対応する第２のインタラクションフレームデータに対応する第２の処理対象データを前記オブジェクト制御モデルにより取得するステップと、
前記データ処理フレームワークを用いて前記第１の処理対象データを処理し、第１のインタラクション制御指令を得るステップと、
前記データ処理フレームワークを用いて前記第２の処理対象データを処理し、第２のインタラクション制御指令を得るステップとを実行するために用いられる。

任意的には、本願の実施例では、プロセッサ３８０は、さらに、
前記処理対象データに基づいて操作特徴情報を抽出するステップであって、前記操作特徴情報が第１の特徴要素集合及び第２の特徴要素集合を含み、前記第１の特徴要素集合中の要素の数が前記第２の特徴要素集合中の要素の数より少ないステップと、
前記操作特徴情報から前記第１の特徴要素集合を取得するステップとを実行するために用いられ、
プロセッサ３８０は、具体的には、
前記第１の特徴要素集合に基づいて、複数の境界要素及び複数の内部要素を含む奥行マップを生成するステップと、
前記複数の境界要素のうちの境界要素のそれぞれに対して、隣接する３つの要素を用いて畳み込み計算を行い、または、隣接する５つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第１の畳み込み結果を得るステップと、
前記複数の内部要素のうちの内部要素のそれぞれに対して、隣接する８つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第２の畳み込み結果を得るステップと、
前記第１の畳み込み結果及び前記第２の畳み込み結果に基づいて目標畳み込み結果を生成するステップと、
前記目標畳み込み結果に基づいて前記インタラクション制御指令を生成するステップとを実行するために用いられる。

任意的には、本願の実施例では、プロセッサ３８０は、さらに、
進化した縮小指令セットマシンＡＲＭに基づく指令セットを用いて前記データ処理フレームワークを実行するステップを実行するために用いられる。

任意的には、本願の実施例では、プロセッサ３８０は、具体的には、：
前記データ処理フレームワークを用いてレジスタにおいて前記処理対象データを処理し、融合対象データを得るステップと、
前記データ処理フレームワークを用いてメモリーにおいて前記融合対象データを処理するステップとを実行するために用いられる。

任意的には、本願の実施例では、プロセッサ３８０は、具体的には、
前記レジスタにおいてプーリング層及び畳み込み層を用いて前記処理対象データを処理するステップであって、前記プーリング層は、前記処理対象データに対して正規化処理及びプーリング処理を行うために用いられ、前記畳み込み層は、前記処理対象データに対してアクティベーション処理及び標準化処理を行うために用いられるステップを実行するために用いられる。

任意的には、本願の実施例では、プロセッサ３８０は、具体的には、
前記メモリーにおいて全結合層を用いて前記融合対象データを処理するステップであって、前記融合対象データは、第１の融合対象データ及び第２の融合対象データを含み、前記全結合層は、前記第１の融合対象データと前記第２の融合対象データを結合し、前記第１の融合対象データ及び前記第２の融合対象データに対して融合処理を行うために用いられるステップを実行するために用いられる。

任意的には、本願の実施例では、プロセッサ３８０は、具体的には、
第１のメモリーから前記処理対象データを取得するステップと、
前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、畳み込み処理結果を得るステップであって、前記畳み込み処理結果が第２のメモリーに記憶され、前記第２のメモリー及び前記第１のメモリーが予め割り当てられた２つの異なるメモリーに属するステップと、
前記第２のメモリーから前記畳み込み処理結果を取得するステップと、
前記畳み込み処理結果に対してデータ融合処理を行い、前記第１のメモリーに記憶される融合結果を得るステップとを実行するために用いられる。

任意的には、本願の実施例では、プロセッサ３８０は、具体的には、
前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、目標メモリーに記憶された畳み込み処理結果を得るステップと、
前記処理対象データに対してデータ融合処理を行い、前記目標メモリーに記憶される第１の融合結果を得るステップと、
前記目標メモリーから前記畳み込み処理結果及び前記第１の融合結果を取得するステップと、
前記畳み込み処理結果及び前記第１の融合結果に対してデータ融合処理を行い、第２の融合結果を得るステップとを実行するために用いられる。

任意的には、本願の実施例では、プロセッサ３８０は、具体的には、
目標メモリーから第１の畳み込み処理結果を取得するステップと、
前記第１の畳み込み処理結果に対して融合処理を行い、融合結果を得るステップと、及び／または、前記第１の畳み込み処理結果に対して畳み込み処理を行い、第２の畳み込み処理結果を得るステップとを実行するために用いられる。

任意的には、本願の実施例では、プロセッサ３８０は、さらに、
端末機器の性能パラメータを取得するステップと、
前記性能パラメータに基づいて、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合から目標マッチングテンプレートを選択するステップであって、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合が少なくとも１つのマッチングテンプレートを含み、マッチングテンプレートのそれぞれが前記データ処理フレームワークの使用するパラメータを含むステップとを実行するために用いられ、
データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得る前記ステップは、
前記目標マッチングテンプレートに基づいて、データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、前記インタラクション制御指令を得るステップを含む。

便宜かつ簡単な説明のため、上記に説明されるシステム、装置及びユニットの具体的な稼動過程は、前述した方法の実施例での対応する過程が参照されてもよく、ここでは繰り返し説明されないことが、当業者により明確に理解されてもよい。

本願に係るいくつ実施例では、開示されたシステム、装置及び方法は他の方式により実現されてもよいことが理解されるべきである。例えば、以上説明された装置の実施例は、例示的なものにすぎず、例えば、前記ユニットの分割は、単なる論理機能の分割であり、実際の実現形態では他の分割であってもよく、例えば、複数のユニットまたはコンポーネントは他のシステムに合成または統合されてもよいし、または、一部の特徴は無視されてもよく、または実行されなくてもよい。また、示されたまたは説明された相互結合、または直接的な結合、または通信接続は、一部のインターフェースを介し実現されてもよい。装置またはユニット間の間接的な結合または通信接続は、電気、機械または他の形態により実現されてもよい。

分離部材として説明される前記ユニットは、物理的に別々のものであってもよいし、またはそうでなくてもよく、また、ユニットとして表示された部材は、物理的ユニットであってもよいし、またはそうでなくてもよく、１つの位置に配置されてもよいし、または、複数のネットワークユニットに分散されてもよい。ユニットの一部または全ては、本実施例の技術案を解決するため、実際のニーズに従って選択されてもよい。

なお、本願の各実施例での各機能ユニットは、１つの処理ユニットに統合されてもよいし、各ユニットは物理的に単独で存在してもよいし、２以上のユニットが１つのユニットに統合されてもよい。上記統合されたユニットは、ハードウェアの形態により実現されてもよいし、または、ソフトウェア機能ユニットの形態により実現されてもよい
前記統合されるユニットがソフトウェア機能ユニットの形態で実現され、独立した製品として販売されまたは使用されるとき、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づき、実質的に本願の技術案または従来技術に貢献する部分、または、該技術案の全部または一部がソフトウェア製品の形態で実現されてもよく、該コンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体に記憶され、コンピュータデバイス（パーソナルコンピュータ、サーバまたはネットワークデバイスであってもよい）が本願の各実施例の前記方法のステップの全てまたは一部を実行するよう指示するための複数の指令を含む。上記の記憶媒体は、ＵＳＢフラッシュドライブ、着脱可能なハードディスク、読み出し専用メモリ（ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、磁気ディスクまたは光ディスクなど、プログラムコードを記憶可能な何れかの媒体を含む。

よって、以上の実施例は、本願の技術案を説明するためのものにすぎず、制限するものではなく、前述した実施例を参照して本願について詳細に説明したが、当業者であれば、前述した各実施例に記載の技術案を改定するか、または、その一部の技術的特徴に対して等価置換を行うことができ、これらの改定や置換により、対応する技術案の本質が本願の各実施例の技術案の要旨及び範囲から離脱することないことを理解できる。

Claims (14)

1. 端末機器に適用される目標オブジェクトの制御方法であって、
   サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信し、前記オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するステップであって、前記オブジェクト制御指令は目標オブジェクトの識別子を含む、ステップと、
   前記インタラクションフレームデータに対応する処理対象データをオブジェクト制御モデルにより取得するステップと、
   データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るステップであって、前記インタラクション制御指令は前記目標オブジェクトの識別子を含み、前記データ処理フレームワークはデータのスパース畳み込み処理を実現するために用いられる、ステップと、
   前記インタラクション制御指令を前記目標アプリケーションにより前記サーバに送信するステップであって、前記インタラクション制御指令は、少なくとも１つの端末機器が前記目標アプリケーションにおいて前記目標オブジェクトを制御することを指示するために用いられる、ステップと、
   を含む方法。
2. 前記インタラクションフレームデータに対応する処理対象データをオブジェクト制御モデルにより取得する前記ステップは、
   前記インタラクションフレームデータのうちのＭ（Ｍが正の整数である）フレームのデータに対応する第１のインタラクションフレームデータに対応する第１の処理対象データを前記オブジェクト制御モデルにより取得するステップと、
   前記インタラクションフレームデータのうちのＮ（Ｎが正の整数であり、かつ前記Ｍより小さい）フレームのデータに対応する第２のインタラクションフレームデータに対応する第２の処理対象データを前記オブジェクト制御モデルにより取得するステップと、を含み、
   データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得る前記ステップは、
   前記データ処理フレームワークを用いて前記第１の処理対象データを処理し、第１のインタラクション制御指令を得るステップと、
   前記データ処理フレームワークを用いて前記第２の処理対象データを処理し、第２のインタラクション制御指令を得るステップと、を含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記インタラクションフレームデータに対応する処理対象データをオブジェクト制御モデルにより取得する前記ステップの後、
   前記処理対象データに基づいて操作特徴情報を抽出するステップであって、前記操作特徴情報が第１の特徴要素集合及び第２の特徴要素集合を含み、前記第１の特徴要素集合中の要素の数が前記第２の特徴要素集合中の要素の数より少ない、ステップと、
   前記操作特徴情報から前記第１の特徴要素集合を取得するステップと、をさらに含み、
   データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得る前記ステップは、
   前記第１の特徴要素集合に基づいて、複数の境界要素及び複数の内部要素を含む奥行マップを生成するステップと、
   前記複数の境界要素のうちの境界要素のそれぞれに対して、隣接する３つの要素を用いて畳み込み計算を行い、または、隣接する５つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第１の畳み込み結果を得るステップと、
   前記複数の内部要素のうちの内部要素のそれぞれに対して、隣接する８つの要素を用いて畳み込み計算を行い、第２の畳み込み結果を得るステップと、
   前記第１の畳み込み結果及び前記第２の畳み込み結果に基づいて目標畳み込み結果を生成するステップと、
   前記目標畳み込み結果に基づいて前記インタラクション制御指令を生成するステップと、を含む、
   請求項１又は２に記載の方法。
4. データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得る前記ステップの前、
   進化した縮小指令セットマシンＡＲＭに基づく指令セットを用いて前記データ処理フレームワークを実行させるステップをさらに含む、
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
5. データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理する前記ステップは、
   前記データ処理フレームワークを用いてレジスタにおいて前記処理対象データを処理し、融合対象データを得るステップと、
   前記データ処理フレームワークを用いてメモリーにおいて前記融合対象データを処理するステップと、を含む、
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記データ処理フレームワークを用いてレジスタにおいて前記処理対象データを処理し、融合対象データを得る前記ステップは、
   前記レジスタにおいてプーリング層及び畳み込み層を用いて前記処理対象データを処理するステップであって、前記プーリング層は、前記処理対象データに対して正規化処理及びプーリング処理を行うために用いられ、前記畳み込み層は、前記処理対象データに対してアクティベーション処理及び標準化処理を行うために用いられる、ステップを含む、
   請求項５に記載の方法。
7. 前記データ処理フレームワークを用いてメモリーにおいて前記融合対象データを処理する前記ステップは、
   前記メモリーにおいて全結合層を用いて前記融合対象データを処理するステップであって、前記融合対象データは、第１の融合対象データ及び第２の融合対象データを含み、前記全結合層は、前記第１の融合対象データと前記第２の融合対象データを結合し、前記第１の融合対象データ及び前記第２の融合対象データに対して融合処理を行うために用いられる、ステップを含む、
   請求項５又は６に記載の方法。
8. データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理する前記ステップは、
   第１のメモリーから前記処理対象データを取得するステップと、
   前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、畳み込み処理結果を得るステップであって、前記畳み込み処理結果が第２のメモリーに記憶され、前記第２のメモリー及び前記第１のメモリーが予め割り当てられた２つの異なるメモリーに属するステップと、
   前記第２のメモリーから前記畳み込み処理結果を取得するステップと、
   前記畳み込み処理結果に対してデータ融合処理を行い、融合結果を得るステップであって、前記融合結果が前記第１のメモリーに記憶される、ステップと、を含む、
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
9. データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理する前記ステップは、
   前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、畳み込み処理結果を得るステップであって、前記畳み込み処理結果が目標メモリーに記憶される、ステップと、
   前記処理対象データに対してデータ融合処理を行い、第１の融合結果を得るステップであって、前記第１の融合結果が前記目標メモリーに記憶される、ステップと、
   前記目標メモリーから前記畳み込み処理結果及び前記第１の融合結果を取得するステップと、
   前記畳み込み処理結果及び前記第１の融合結果に対してデータ融合処理を行い、第２の融合結果を得るステップと、を含む、
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
10. データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理する前記ステップは、
    前記処理対象データに対して畳み込み処理を行い、畳み込み処理結果を得るステップであって、前記畳み込み処理結果が目標メモリーに記憶される、ステップと、
    前記目標メモリーから第１の畳み込み処理結果を取得するステップと、
    前記第１の畳み込み処理結果に対して融合処理を行い、融合結果を得るステップ、及び／または、前記第１の畳み込み処理結果に対して畳み込み処理を行い、第２の畳み込み処理結果を得るステップと、を含む、
    請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得する前記ステップの前、
    端末機器の性能パラメータを取得するステップと、
    前記性能パラメータに基づいて、予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合から目標マッチングテンプレートを選択するステップであって、前記予め設定されるフレームワークマッチングテンプレート集合が少なくとも１つのマッチングテンプレートを含み、マッチングテンプレートのそれぞれが前記データ処理フレームワークの使用するパラメータを含むステップと、をさらに含み、
    データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得る前記ステップは、
    前記目標マッチングテンプレートに基づいて、データ処理フレームワークを用いて前記処理対象データを処理し、前記インタラクション制御指令を得るステップを含む、
    請求項１〜４のいずれか１項に記載の方法。
12. サーバにより送信されるオブジェクト制御指令を受信し、前記オブジェクト制御指令に基づいて、目標アプリケーションからインタラクションフレームデータを取得するための取得モジュールであって、前記オブジェクト制御指令は目標オブジェクトの識別子を含み、前記取得モジュールは、さらに、前記インタラクションフレームデータに対応する処理対象データをオブジェクト制御モデルにより取得するために用いられる、取得モジュールと、
    データ処理フレームワークを用いて、前記取得モジュールにより取得された前記処理対象データを処理し、インタラクション制御指令を得るためのプロセスモジュールであって、前記インタラクション制御指令は前記目標オブジェクトの識別子を含み、前記データ処理フレームワークは、データのスパース畳み込み処理を実現するために用いられる、プロセスモジュールと、
    前記プロセスモジュールにより処理された前記インタラクション制御指令を前記目標アプリケーションにより前記サーバに送信する送信モジュールであって、前記インタラクション制御指令は少なくとも１つの端末機器が前記目標アプリケーションにおいて前記目標オブジェクトを制御することを指示するために用いられる、送信モジュールと、
    を備える、
    オブジェクト制御装置。
13. 端末機器であって、プロセッサとメモリーとを含み、前記プロセッサが前記メモリーに記憶されたプログラムをロードし実行することにより、請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法を実現する端末機器。
14. 請求項１〜１１のいずれか１項に記載の方法をプロセッサに実行させる、
    プログラム。
    

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