[發明專利]管理終端的方法和終端

有效

• 申請號: 202010475267.1
• 申請日: 2020-05-29
• 公開（公告）號: CN111708427B
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 香世杰
• 申請（專利權）人: 廣州三星通信技術研究有限公司;三星電子株式會社
• 主分類號: G06F1/329
• 分類號: G06F1/329;G06F1/3212;G06N20/00
• 代理公司: 北京銘碩知識產權代理有限公司 11286
• 代理人: 于彬;王兆賡

提供一種管理終端的方法和終端，所述方法包括：收集用戶使用數據；當終端處于預定充電狀態時，利用所述用戶使用數據執行人工智能相關的運算。根據所述管理終端的方法和終端，能夠自適應選擇執行人工智能相關的運算的時機，以達到兼顧智能運算的穩定性和降低終端的功耗的技術效果。

技術領域

本發明總體來說涉及終端管理領域，更具體地講，涉及一種管理終端的方法和終端。

背景技術

隨著嵌入式神經網絡處理器芯片的出現，越來越多的人工智能技術實現方案從云端側人工智能(On Cloud AI)轉移發展為終端側人工智能(On Device AI)，預計未來幾年內，智能終端設備會承載更多人工智能運算的任務。

然而，當智能終端設備進行大規模數據量的人工智能運算時，由于運算過程會占據較長的時間以及運算的用電需求較大，因此會導致智能終端設備的功耗增加且電量急劇下降。如果智能終端設備在運算初始階段處于低電狀態，會存在掉電的風險，無法保證運算的連續性和穩定性。另一方面，如果只是單純通過搭載更大容量的電池來解決上述問題，不僅成本增加，同時還可能使得智能終端設備的外觀設計變得厚重，而經常使用移動電源充電使得便利性降低，用戶的體驗度大打折扣。

發明內容

本發明的示例性實施例在于提供一種管理終端的方法和終端，其能夠克服智能終端設備在進行大規模數據量計算時電池電量無法滿足計算用電需求的缺陷。

根據本發明的示例性實施例的一方面，提供一種管理終端的方法，包括：收集用戶使用數據；當終端處于預定充電狀態時，利用所述用戶使用數據執行人工智能相關的運算。

可選地，所述預定充電狀態指示滿足以下狀態中的至少一個：當前電量大于預設閾值的充電階段、預定供電方式的充電、實時充入電量大于實時消耗電量的充電階段、預定時間段內的充電、根據算法預測出滿足預定充電情況的充電。

可選地，所述方法還包括：獲取終端的充電參數，基于所述充電參數，控制終端執行所述人工智能相關的運算所使用的參數。

可選地，通過以下方式來根據預定算法預測滿足預定充電情況的充電：獲取終端的歷史充電數據，基于終端的歷史充電數據，根據預定算法預測當前充電的趨勢，判斷所述趨勢是否滿足預定充電情況，將所述趨勢滿足預定充電情況時的充電確定為滿足預定充電情況的充電，其中，所述滿足預定充電情況為在充電期間能夠滿足執行所述人工智能相關的運算而不影響用戶充電需求的情況。

可選地，判斷所述趨勢是否滿足預定充電情況，包括：判斷在充電期間執行所述人工智能相關的運算是否不會導致電量的減少，如果在充電期間執行所述人工智能相關的運算不會導致電量的減少，則確定所述趨勢滿足預定充電情況。

可選地，所述歷史充電數據包括以下項中的至少一項：執行充電的時間段、充電時長、供電方式、充電期間終端的耗電情況和終端耗電模式。

可選地，所述方法還包括：確定終端是否處于預定充電狀態，其中，確定終端是否處于預定充電狀態，包括：確定向后預定時長內終端的可充入電量減去終端的待充電量再減去終端的耗電量得到的差值是否大于執行所述人工智能相關的運算所需消耗的電量，如果所述差值大于執行所述人工智能相關的運算所需消耗的電量，則確定終端處于預定充電狀態，其中，所述終端的可充入電量為終端在所述預定時長內將被充入的電量，所述終端的待充電量為終端被充電時的目標電量與終端當前的電量的差值，所述終端的耗電量為在所述預定時長內終端不執行所述人工智能相關的運算時所需消耗的電量。

可選地，所述人工智能相關的運算包括機器學習模型的訓練，所述基于所述充電參數控制終端執行所述人工智能相關的運算所使用的參數的步驟包括：基于終端的充電參數控制終端執行所述機器學習模型的訓練時使用的訓練學習率，其中，所述訓練學習率指示所述機器學習模型的目標函數與目標函數的最小值之間移動的步長。

可選地，所述預定時間段內的充電包括預定時間段內預定模式的充電。