1.本公开涉及无线通信技术领域但不限于无线通信技术领域，尤其涉及一种信息处理方法及装置、通信设备及存储介质。
背景技术：
2.随着技术发展，可以使用人工智能(artificial intelligence，ai)/机器学习(machine learning，ml)进行无线通信过程中的数据进行处理。
3.若无线通信中需要涉及ai/ml处理，由于用户设备(user equipment，ue)对ai/ml处理的能力是有限的。因此若配置信息涉及ai/ml处理时，则需要考虑对处理单元的占用。
技术实现要素：
4.本公开实施例提供一种信息处理方法及装置、通信设备及存储介质。
5.本公开实施例第一方面提供一种信息处理方法，其中，所述方法包括：
6.根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定执行所述ai/ml处理的处理单元的占用信息。
7.本公开实施例第二方面提供一种信息处理装置，其中，所述装置包括：
8.处理模块，被配置为根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定执行所述ai/ml处理的处理单元的占用信息。
9.本公开实施例第三方面提供一种通信设备，包括处理器、收发器、存储器及存储在存储器上并能够有所述处理器运行的可执行程序，其中，所述处理器运行所述可执行程序时执行如前述第一方面提供的信息处理方法。
10.本公开实施例第四方面提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有可执行程序；所述可执行程序被处理器执行后，能够实现前述的第一方面提供的信息处理方法。
11.本公开实施例提供的技术方案：
12.终端或网络设备将根据配置信息，确定处理单元的占用信息，如此，可以在终端的处理单元不够支持所需单元时，需要适时忽略部分配置信息或者重新请求配置，从而确保配置信息所对应配置的高质量执行。
13.本公开实施例提供的技术方案，应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开实施例。
附图说明
14.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明实施例，并与说明书一起用于解释本发明实施例的原理。
15.图1是根据一示例性实施例示出的一种无线通信系统的结构示意图；
16.图2a是根据一示例性实施例示出的一种信息处理方法的流程示意图；
17.图2b是根据一示例性实施例示出的一种信息处理方法的流程示意图；
18.图2c是根据一示例性实施例示出的一种信息处理方法的流程示意图；
19.图2d是根据一示例性实施例示出的一种信息处理方法的流程示意图；
20.图3是根据一示例性实施例示出的一种信息处理装置的结构示意图；
21.图4是根据一示例性实施例示出的一种终端的结构示意图；
22.图5是根据一示例性实施例示出的一种网络设备的结构示意图。
具体实施方式
23.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明实施例相一致的所有实施方式。相反，它们仅是本发明实施例的一些方面相一致的装置和方法的例子。
24.在本公开实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开实施例。在本公开所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
25.应当理解，尽管在本公开实施例可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开实施例范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
26.请参考图1，其示出了本公开实施例提供的一种无线通信系统的结构示意图。如图1所示，无线通信系统是基于蜂窝移动通信技术的通信系统，该无线通信系统可以包括：若干个ue 11、若干个接入设备12以及若干个核心网设备13。
27.其中，ue 11可以是指向用户提供语音和/或数据连通性的设备。ue 11可以经无线接入网(radio access network，ran)与一个或多个核心网进行通信，ue 11可以是物联网ue，如传感器设备、移动电话(或称为“蜂窝”电话)和具有物联网ue的计算机，例如，可以是固定式、便携式、袖珍式、手持式、计算机内置的或者车载的装置。例如，站(station，sta)、订户单元(subscriber unit)、订户站(subscriber station)、移动站(mobile station)、移动台(mobile)、远程站(remote station)、接入点、远程ue(remote terminal)、接入ue(access terminal)、用户装置(user terminal)、用户代理(user agent)、用户设备(user device)、或用户ue(user equipment，ue)。或者，ue 11也可以是无人飞行器的设备。或者，ue 11也可以是车载设备，比如，可以是具有无线通信功能的行车电脑，或者是外接行车电脑的无线通信设备。或者，ue 11也可以是路边设备，比如，可以是具有无线通信功能的路灯、信号灯或者其它路边设备等。
28.接入设备12可以是无线通信系统中的网络侧设备。其中，该无线通信系统可以是第四代移动通信技术(the 4th generation mobile communication，4g)系统，又称长期演进(long term evolution，lte)系统；或者，该无线通信系统也可以是5g系统，又称新空口(new radio，nr)系统或5g nr系统。或者，该无线通信系统也可以是5g系统的再下一代系
统。其中，5g系统中的接入网可以称为ng-ran(new generation-radio access network，新一代无线接入网)。或者，mtc系统。
29.其中，接入设备12可以是4g系统中采用的演进型接入设备(enb)。或者，接入设备12也可以是5g系统中采用集中分布式架构的接入设备(gnb)。当接入设备12采用集中分布式架构时，通常包括集中单元(central unit，cu)和至少两个分布单元(distributed unit，du)。集中单元中设置有分组数据汇聚协议(packet data convergence protocol，pdcp)层、无线链路层控制协议(radio link control，rlc)层、媒体访问控制(media access control，mac)层的协议栈；分布单元中设置有物理(physical，phy)层协议栈，本公开实施例对接入设备12的具体实现方式不加以限定。
30.接入设备12和ue 11之间可以通过无线空口建立无线连接。在不同的实施方式中，该无线空口是基于第四代移动通信网络技术(4g)标准的无线空口；或者，该无线空口是基于第五代移动通信网络技术(5g)标准的无线空口，比如该无线空口是新空口；或者，该无线空口也可以是基于5g的更下一代移动通信网络技术标准的无线空口。
31.典型的核心网设备包括但不限于：接入管理功能(access management function,amf)和/或策略控制功能(policy control function,pcf)。
32.如图2a所示，本公开实施例提供一种信息处理方法，可包括：
33.s1110：根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用信息。
34.该信息处理方法可由终端或网络设备执行。该网络设备可包括接入网设备。该接入网设备包括但不限于基站。
35.该配置信息可为任意在终端使用过程中使用到ai/ml处理的任意网络侧配置信息。此处的“ai/ml”即“ai和/或ml”。
36.该配置信息可包括但不限于rrc配置信息。
37.该配置信息可包括：与测量相关的配置信息，和/或与上报相关的配置信息。
38.该与测量相关的配置信息可包括：与层(layer,l)1相关的测量，和/或l3层相关的测量。
39.该与测量相关的配置信息可包括终端对各种参考信号测量相关的配置信息。该参考信号包括但不限于：同步信号块(ssb)、信道状态信息-参考信号(channel information state-reference signal,csi-rs)和/或定位参考信号(positioning reference signal，prs)等。
40.该与测量相关的配置信息可包括：与参考信号和/或波束测量相关的配置信息。
41.该与上报相关的配置信息可为：对参考信号测量之后得到测量数据和/或测量结果上报的配置信息、与上报关联的测量配置信息，如测量配置id。测量结果可为根据测量数据得到的。
42.本公开实施例中“关联”可以理解为“绑定”。
43.示例性地，以csi-rs为例，则对csi-rs测量得到的测量数据或者测量结果，通过csi报告发送给网络设备。该csi报告的配置信息，可为前述配置信息的一种。例如，使用ai/ml模型对csi进行压缩和/或量化之后上报时，该配置信息即为与ai/ml处理相关的配置信息。
44.又示例性地，以prs为例，终端对基站发送的prs进行测量并得到测量数据，最终可由终端基于测量数据以及ai模型得到自己的位置信息。此时终端可以将测量数据/或位置信息上报该接入网络设备和/或核心网设备。
45.示例性地，该ai/ml处理可为使用ai模型和/或ml模型进行的处理。此处的ai/ml模型可包括各种神经网络模型和/或机器学习模型。该神经网络模型可包括：卷积神经网络(convolutional neural network，cnn)和/或循环神经网络(recurrent neural network,rnn)等。机器学习模型可包括：随机森林模型和/或贝叶斯模型等。当然以上仅仅是举例说明，具体实现时不局限于该举例说明。
46.ai/ml处理对处理单元(processing unit,pu)占用状况，可由占用信息指示。该被占用的处理单元可包括中央处理器(cpu)、微处理器(mcu)和/或图像处理器(gpu)的占用。该占用信息可包括但不限于占用时间信息和/或处理单元的占用个数等。
47.示例性地，处理单元也可以理解为定义的是csi处理单元(csi processing unit，cpu)个数，可以称为ai处理单元数量(ai processing unit，apu)。
48.在一些实施例中，该占用信息还可包括占用单个处理单元的负载率。
49.在本公开实施例中，终端可以在接收到来自网络设备的配置信息之后，就根据配置信息，确定处理单元的占用信息。若该配置信息占用的pu个数大于终端可提供的处理单元个数时，终端在有多套待执行的配置信息时，可以根据各套配置信息的优先级高低，优先丢弃优先级低的配置信息，优先执行优先级高的配置信息。这种丢弃，网络设备和终端之间可以预先达成一致，如此，网络设备可以根据终端丢弃的配置信息，可以停止在被丢弃指示信息对应资源上的报告接收等。配置信息通过rrc信令进行配置、mac ce信令进行激活/去激活、dci信令进行触发。配置信息的优先级可以根据协议约定，计算配置信息的优先级。以下以csi相关的配置信息的优先级计算为例，进行举例说明：
50.pri
icsi
(y，k，c，s)＝2
·ncells
·ms
·
y n
cells
·ms
·
k ms·
c s,
51.s为csi上报标识(identifier，id)；
52.c为服务小区索引；
53.k＝0表示层1信道状态信息接收功率(layer 1-reference signal received power，l1-rsrp)或层1信号噪声干扰比(layer 1-signal to interference plus noise ratio，l1-sinr)上报，k＝1表示除l1-rsrp或l1-sinr之外的其它csi上报。
54.y＝0表示承载于pusch的非周期csi上报；y＝1表示承载于pusch的半持续csi上报；y＝2表示承载于pucch的半持续csi上报；y＝3表示承载于pucch的周期csi上报。
55.ms表示网络配置的csi上报最大个数；n
cells
表示网络配置的服务小区最大个数。基站在向终端发送配置信息之前，确定终端根据该配置信息执行相关操作对处理单元的占用信息。若该配置信息占用的pu个数大于终端可提供的pu个数时，基站可适应性调整配置信息，从而使得下发的配置信息与终端的能力相适配。
56.在一些实施例中，方法还包括：
57.获取与ai/ml处理相关的配置信息；
58.若信息处理方法的执行设备为基站，则基站可根据当前资源调度情况和/或终端的配置需求，生成与ai/ml处理相关的配置信息。
59.若信息处理方法的执行设备为终端，则终端接收网络设备发送的ai/ml处理相关
的配置信息。
60.即如图2d所示，本公开实施例提供一种信息处理方法，由终端执行，包括：
61.s1410：接收配置信息；
62.s1420：在配置信息关联ai/ml处理的情况下，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用信息；
63.s1430：在占用信息指示ai/ml处理的处理单元达到预设条件时，丢弃优先级低的与ai/ml处理关联的配置信息。
64.示例性地，占用信息指示ai/ml处理的处理单元达到预设条件可包括：在同一个符号(symbol)内网络设备所指示的所有ai/ml处理占用的处理单元大于终端可提供的处理单元个数和/或多套配置信息关联的ai/ml处理对某一个或多个处理单元的占用出现冲突。
65.如图2b所示，本公开实施例提供一种信息处理方法，其中，方法包括：
66.s1210：根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数。
67.在本公开实施例中，终端或网络设备会根据配置信息确定在单个时刻执行ai/ml处理的处理单元的占用个数。
68.示例性地，s1210可包括：根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定单个时间单位内执行ai/ml处理的处理单元的占用个数。该时间单位可包括：符号、微时隙或时隙。
69.在一些实施例中，终端或网络设备会根据配置信息确定在单个时刻执行ai/ml处理的处理单元所需线程的占用个数。
70.如图2c所示，本公开实施例提供一种信息处理方法，其中，方法包括：
71.s1310：根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间。
72.该实施例中，终端或网络设备根据配置信息，确定ai/ml处理占用的处理单元的时间(也即占用时间)。
73.该占用时间可包括以下至少之一：占用起始时刻；
74.占用终止时刻；
75.占用时长。
76.在一些实施例中，该占用信息可包括：ai/ml处理占用x个处理单元的时长信息。x可为任意正整数，并且将启动ai/ml处理的时刻作为占用起始时刻。
77.在一个实施例中，若配置信息涉及多次测量和/或多次上报，则s1310可包括：根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定单次测量或单次上报时执行ai/ml处理的处理单元的占用时间。
78.在另一些实施例中，s1310也可包括：根据与ai/ml模型处理相关的配置信息，确定执行ai/ml处理连续使用处理单元的占用时间。
79.在一些实施例中，根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数，包括：
80.根据配置信息关联的上报量，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；
81.根据配置信息关联的上报的时频域特性，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；
82.根据配置信息关联的ai/ml模型、ai/ml处理涉及的特征、ai/ml模型关联的功能以及ai/ml模型的复杂度等级中的至少一个，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；
83.根据配置信息关联的上报资源的频域特征，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；
84.根据配置信息关联的测量资源的时频域特性，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；
85.根据触发配置信息的控制信令的频域特性，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；
86.上报的时频域特性可包括：上报的时频域特性包括上报的时域特性和/或上报的时频域特性包括上报的频域特性。
87.上报的时域特性，包括以下至少之一：
88.周期性上报；
89.半静态上报；
90.非周期性的触发上报。
91.周期性上报可为按照配置信息指示的周期进行上报，该周期可为静态配置的周期。
92.半静态上报可为按照半静态的配置信息指示的半静态周期上报，半静态上报不同于周期性上报，首次半静态上报需要由来自网络设备的控制信令触发。
93.非周期性的触发上报也可以理解为动态上报，该动态上报可由网络设备动态发送的控制信令触发，也可以预先配置的触发条件触发。
94.在一些实施例中，上报的时频域特性包括上报资源的频域特性和频域特性。
95.上报的时域特性可包括：上报资源在时域的分布密度、分布周期、上报触发方式和/或单次上报占用的时域资源等。
96.上报资源的频域特性可包括：上报资源在频域的分布位置、上报的频域资源所在信道的子载波间隔(subcarrier space,scs)和/或上报的频域资源的载波个数等。
97.示例性地，上报资源的频域特性包括：上报资源的子载波间隔scs。
98.在一些实施例中，测量的时频域特性，包括以下至少之一：
99.关联的测量资源数量；
100.待测量的参考信号的频域分布密度；
101.待测量的参考信号的天线端口数量；
102.配置信息关联的子载波间隔(subcarrier space,scs)。
103.时频域特性可包括：配置信息关联的时频域资源的时域特性。
104.示例性地，该关联的测量资源数量可包括：关联的时域资源数量、关联的频域资源数量、关联的资源单元(resource element,re)的数量，关联的资源块(resource block,rb)。
105.示例性地，测量资源的数量，可与ai/ml处理占用处理单元的个数正相关。
106.又示例性地，测量资源的数量，可与ai/ml处理占用处理单元的时长正相关。
107.前述配置信息关联的测量可为周期性测量、半周期性测量或一次触发关联的一次或多次测量。
108.该参考信号可为各种物理层信号，例如，ssb、csi-rs和/或prs等。
109.一个终端可配置有一个或多个天线端口。一次测量可使用到终端的一个或多个天线端口。通常情况下，一次测量关联的天线端口数量越多，则产生的测量数据越多，则ai/ml处理的数据量越多，则此时,ai/ml处理占用处理单元的个数也可能越多，或者占用的时长就越长。即占用的天线端口数量与ai/ml处理占用处理单元的个数正相关，和/或，占用的天线端口数量，与ai/ml处理占用处理单元的时长正相关。
110.终端与网络设备之间通信可选的scs可包括：15khz、30khz、45khz、60khz或120khz或者240khz等取值。
111.scs越大，则一个符号(symbol)的占用时长越短，在相同时域单元个数的情况下，则eu在一定时间范围内的测量数据就越多，则可能所需的处理的测量值就越多，因此需要更多的处理单元。即在一些场景下，scs的大小与所需处理单元的个数正相关。
112.在一些实施例中，当scs小于或等于120khz时，所占用的apu个数相同，即当scs＝15khz、30khz、45khz、60khz、120khz时，所占用的apu个数均为x；当scs大于120khz，所占用的apu个数为y，且y》x。
113.在一些实施例中，配置信息关联的scs可包括：配置信息关联的测量资源的scs，和/或配置信息关联的上报资源的scs。
114.在另一些实施例中，若配置信息关联的半静态上报和/或非周期性的触发上报，则配置信息关联的scs还可包括：触发配置信息关联的测量和/或上报的控制信令的发送信道的scs。该发送信道可包括但不限于各种下行信道，例如，pdcch信道等。
115.在一些实施例中，触发配置信息的控制信令的频域特性，包括：触发配置信息的控制信令所在信道的scs。
116.若配置信息关联的是非周期性测量和/或上报，则需要控制信令进行测量和/或上报触发，则网络设备会发送控制信令，且终端会收到控制信令。
117.若配置信息关联的是半静态测量和/或上报，则需要控制信令进行半静态测量和/或上报的首次触发，则网络设备会发送控制信令，且终端会收到控制信令。
118.前述任意一种控制信令可包括但不限于下行控制信息(downlink control information，dci)和/或媒体访问控制(media access control,mac)控制单元(control element,ce)。
119.示例性地，该控制信令为dci，则该触发配置信息的控制信令的频域特性可包括：dci所在的物理下行控制信道(physical downlink control channel,pdcch)的scs。
120.在一些实施例中，根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间，包括：
121.在配置信息关联上报量不为空的情况下，至少根据配置信息关联的上报资源确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间；
122.在配置信息关联的上报量为空的情况下，根据配置信息关联的测量资源确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间。
123.上报量可为需要发送给网络设备的测量参值和/或结果量。示例性地，该上报量可包括以下至少其中之一：
124.参考信号接收功率(reference signal received power，rsrp)；如ai预测的波束
的层1的参考信号接收功率(l1-rsrp)；
125.信号噪声干扰比(signal to interference plus noise ratio，sinr)；如ai预测的信道信号噪声干扰比(signal to interference plus noise ratio，sinr)信道状态信息(信道状态信息，csi)，如ai预测的信道质量指示(channel quallity indecation，cqi)、信道的秩指示(rank indication，ri)、信道的预编码矩阵指示(precoding matrix indicator，pmi)等；
126.压缩后的csi，如ai压缩编码的特征向量等；
127.波束标识，如ai预测的波束标识、信道资源索引(cri)和/或同步信号块的索引(ssb-index)；
128.参考信号接收质量(reference signal received quality，rsrq)，如ai预测的波束质量。该波束质量可包括但不限于l1-rsrq。
129.在一些实施例中，上述上报量可为经过ai/ml模型处理后的状态量(或说测量参值)。
130.在上报量不为空的情况下，则说明终端需要向网络设备发送上报量，此时，会根据配置信息关联的上报资源，确定执行ai/ml处理所需处理单元的占用时间。
131.该上报资源可用于终端向网络设备上报与上报量相关的测量值和/或计算值。
132.示例性地，终端可以通过报告向网络设备发配置信息的执行结果。该上报资源可用于终端向网络设备发送报告。在这种情况下，ai/m处理占用处理单元的结束时间可与上报资源的结束时间相关。
133.在上报量为空的情况下，则说明终端当前可以根据配置信息执行相关操作，例如，执行测量操作，但是无需向网络设备发送报告。此时，ai/ml处理占用处理单元的时间更多决定于配置信息关联的测量资源。该测量资源至少包括：基于配置信息执行的测量的时间资源。这种情况下，ai/ml处理占用处理单元的结束时间可与测量资源的结束时间相关。
134.在本公开实施例中，根据上报量是否为空，两种情况分别确定ai/ml处理所需处理单元的占用时间，可以更加准确的反映终端使用ai/ml模型执行与配置信息相关的操作所需的时间。
135.在一些实施例中，在配置信息关联上报量不为空的情况下，至少根据配置信息关联的上报资源确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间，包括：
136.在配置信息关联上报量不为空的情况下，根据配置信息关联的上报类型以及配置信息关联的上报资源确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间。
137.在本公开实施例中，配置信息关联的上报量不为空的情况下，具体又会根据上报类型以及配置信息关联的上报资源，来确定ai/ml处理所需处理单元的占用时间。不同的上报类型，ai/ml处理所需的时长不同，因此区分不同上报类型，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间，使得确定的占用时间更加精确。
138.在一些实施例中，在配置信息关联上报量不为空的情况下，根据配置信息关联的上报类型以及配置信息关联的上报资源确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间，包括以下至少之一：
139.在配置信息关联上报且配置信息关联的上报为周期性上报或者半静态上报的情况下，将配置信息关联的测量资源的首个符号至上报资源的末个符号之间的时间段，确定
为定为所述ai/ml处理占用处理单元的占用时间；
140.在配置信息关联上报且配置信息关联的上报为非周期性的触发上报的情况下，将触发上报指令传输结束后的首个符号至上报资源的末个符号之间的时间段，确定为定为所述ai/ml处理占用处理单元的占用时间。
141.此处的符号为正交频分多路复用技术(orthogonal frequency division multiplexing，ofdm)符号的简称。
142.周期性上报可为按照配置信息配置的周期，进行周期性测量和/或周期性上报。
143.在确定每个周期内ai/ml处理占用处理单元的起始占用时刻可以根据测量资源的起始时刻开始，并到上报资源的末个符号(也即最后一个符号)结束。
144.半静态上报可为在控制指令触发半静态的配置信息开始执行开始到执行截止时间段内，则按照半静态周期进行测量和/或上报。故在一些实施例中，根据半静态的配置信息，针对所有与半静态测量和/或半静态上报，也可以均根据每个周期内测量资源的起始符号(也即首个符号)到上报资源的最后一个符号结束，可以确定半静态周期内一次ai/ml处理占用处理单元的占用时间。
145.在一些实施例中，由于半静态测量和/半静态上报的首次执行，是由控制信令触发的，故可以针对半静态测量和/或半静态上报到了首次执行，可以将传输结束后的首个符号至上报资源的末个符号之间的时间段，确定为定为所述ai/ml处理占用处理单元的占用时间。
146.在一些实施例中，非周期性的触发上报可以理解为动态上报。动态上报可由控制指令配置。控制指令可为前述dci和/或mac ce等。由于动态上报涉及控制指令，在本公开实施例中为了精确确定ai/ml处理占用处理单元的占用时间，会根据控制指令传输结束的首个符号以及上报资源的末个符号来确定占用时间。
147.在一些实施例中，在配置信息关联的上报量为空的情况下，根据配置信息关联的测量资源确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间，包括：
148.在配置信息关联的上报量为空的情况下，根据配置信息关联的测量资源以及处理时延确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间。
149.在本公开实施例中，若配置信息关联的上报量为空，则说明无需上报。在这种情况下，配置信息关联的测量资源以及处理时延将共同用于确定ai/ml处理所需处理单元的占用时间。
150.在测量资源内终端执行测量得到测量值，得到测量值之后，ai/ml模型可能会对测量值进行相关处理，例如，异常值剔除处理、根据测量值计算得到测量结果和/或，对测量值进行量化和/或压缩处理等。在这种情况下，ai/ml模型需要一定的时延，这种在测量结束后ai/ml模型执行与测量值相关所需的时延，即为前述处理时延。
151.在本公开实施例中，为了准确确定占用时间，会结合测量资源以及处理时延共同确定ai1/ml处理的处理单元的占用时间。
152.在一些实施例中，在配置信息关联不上报的情况下，根据配置信息关联的测量资源以及处理时延确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间，包括以下至少之一：
153.在配置信息关联的上报量为空，且配置信息关联的上报为周期性上报或者半静态上报，将配置信息关联的测量资源的首个符号至测量资源的末个符号之后的x个符号之间
的时间段，确定为ai/ml处理的处理单元的占用时间；x为正整数；
154.在配置信息关联的上报量为空，且配置信息关联的上报为非周期性触发上报，将触发指令传输结束后的首个符号确定为占用时间的起始符号，将触发指令结束之后m个符号以及测量资源的末个符号之后的n个符号中的较后者，确定为占用时间的截止符号；m和n均为正整数。
155.进一步地，在本公开实施例中，若配置信息关联的上报量为空，且配置信息关联的时周期性上报或者半静态上报，则可将测量资源的首个符号确定为占用时间的起始时刻，将测量之后末个符号之后的x个符号确定为占用时间的截止时刻。该x个符号可为前述处理时延。示例性地，x的取值可为任意正整数。
156.在一些实施例中，x的取值可与测量的参考信号类型、测量值的类型、测量值的数据量和/或ai/ml模型的类型和/或当前占用的处理单元个数相关。即在一些实施例中，所述方法还可包括：根据测量的参考信号类型、测量值的类型、测量值的数据量和/或ai/ml模型和/或当前占用的处理单元个数，确定x的取值。通常情况下，x的取值与测量值的数据量正相关。x的取值与ai/ml模型的体量负相关。
157.在另一些实施例中，为了实现简化处理，该x的取值可预先定义，例如，x的取值可预先由协议约定。
158.在一些实施例中，针对非周期性触发上报或者半静态上报的首次上报，均可将触发指令传输结束后的首个符号确定为占用时间的起始符号，将触发指令结束之后m个符号以及测量资源的末个符号之后的n个符号中的较后者，确定为占用时间的截止符号。
159.在本公开实施例中，进一步给出了具体如何确定在上报量为空的情况下，如何根据配置信息关联的测量资源和/或上报资源，确定ai/ml模型执行相关操作(即进行ai/ml处理)的占用时间。
160.在一些实施例中，配置信息包括以下至少之一：
161.csi资源配置(csi resource config)信息；
162.csi上报配置(csi report config)信息。
163.csi资源配置信息可用于配置与csi相关的参考信号的测量资源。示例性地，csi资源配置信息可包括以下至少之一：
164.非零csi-rs资源集，用于非零csi-rs的发送，以进行终端的波束测量
165.csi-ssb资源集，用于
166.信道状态信息干扰测量(channel state information-interference measurement，csi-im)，用于csi-im的发送，以用于终端进行干扰测量。
167.当然以上仅仅是对cis资源配置信息的举例，具体实现时不局限于该举例。
168.csi上报资源配置信息可用于csi报告的发送。示例性地，csi上报资源配置信息可包括基于ai/ml处理的上报量，比如基于ai/ml处理的特征向量压缩上报，基于ai/ml处理的预测csi-rs资源指示符的上报。该csi-rs资源指示符可包括但不限于波束标识。
169.当然以上仅仅是对csi上报资源配置信息的举例，具体实现时不局限于该举例。
170.在一些实施例中，该配置信息还可包括定位信号配置信息。该定位信号配置信息可包括：定位信号的资源配置信息和/或定位测量数据和/或定位测量结果的上报配置信息。
171.在一些实施例中，本公开实施例提供一种信息处理方法，
172.定义不同的ai处理所占用的处理单元个数(processing unit number)。
173.当ai处理的对象是csi时，上报量可包括但不限于以下信息的至少之一：
174.csi上报量是压缩后的信道预编码信息；
175.预测的信道矩阵信息；
176.压缩的信道矩阵信息；
177.预测的波束id信息；
178.预测的波束l1-rsrp信息。
179.此处的处理单元个数也可以理解为定义的是csi处理单元(csi processing unit，cpu)个数，可以称为ai处理单元数量(ai processing unit，apu)个数。示例性地，以下用cpu代指。
180.从以下至少之一方面或者多方面的组合定义不同的cpu个数。
181.基于不同的上报量和/或使用案例(use case)确定。其中不同的上报量和/或使用案例(use case)包括但不限于：
182.基于ai的csi压缩量化后的特征向量信息/预编码矩阵信息；
183.基于ai的csi时域预测的信道矩阵信息；
184.对基于ai的csi时域预测的信道矩阵处理后再进行基于ai的csi压缩量化后的特征向量信息/预编码矩阵信息；
185.基于ai的波束时域和/或空域预测的波束id和/或rsrp信息，基于ai的定位信息。
186.基于上报时域特性确定。其中时域特性包括周期、半静态和非周期上报。比如对于同一上报量，非周期上报占用的cpu个数为x，而周期和半静态上报占用的cpu个数为y。
187.基于不同的模型id或者特征(feature)id或者功能(functionality)id确定。由于不同特征(feature)，比如csi预测和csi压缩的复杂度不同，所占用的cpu个数也不同。即使是相同的特征(feature)，对于不同的模型，比如cnn模型和transformer模型的同样用于csi压缩，一般转换(transformer)模型的实现复杂度要高于cnn模型，占用的cpu个数也高于cnn。
188.特别的，不同的模型id或者特征(feature)id或者功能(functionality)id确定，也可以对应到一个复杂度等级(complexity class)，根据复杂度等级确定cpu占用个数。
189.基于上行和下行的scs，随着scs的增大，处理的复杂度增加。因此根据scs的不同定义不同的cpu占用个数。对于非周期的触发上报来说，scs由pdcch，csi-rs，pusch中的最大scs决定。示例性地，该pdcch可为控制信令的发送信道。csi-rs可为参考信号的发送资源。pusch可为csi报告的上报信道。即针对非周期的触发上报来说，是根据控制信令的传输信道、参考信号的发送资源以及上报量的上报资源所使用的scs，作为确定ai/ml处理所需处理单元的占用个数的参考参数。
190.基于不同的参考信号的资源个数。
191.cpu占用个数与测量的参考信号的资源个数成正相关，测量的参考信号的资源个数越大，占用的cpu个数越多。或者可以理解为cpu个数基于测量资源个数确定。
192.测量资源个数受具体的rs资源配置(resource configuration)影响，比如天线端口个数，频域资源密度等。
193.对于以上提到的ai处理，其apu/cpu的占用时间可通过如下方式确定：
194.一般csi和/或波束信息上报是上报基站的。对于定位结果是上报给核心网的。定位有周期性上报和非周期上报。而csi、波束测量上报有周期、半静态以及非周期的触发上报(简称非周期上报)。
195.对于周期性上报和半静态上报(除了dci触发的第一次半静态csi上报)，cpu占用的时间为：从测量资源的第一个符号开始、一直到上报资源的最后一个符号。此处的测量资源是指最后一个csi-rs/csi-im/ssb不晚于csi参考资源。
196.测量资源可为参考信号的发送资源。该参考信号可包括但不限于csi-rs/csi-im/ssb。
197.csi参考资源，不同于测量资源，可用于ue确定测量资源。csi参考资源一般设置在上报资源之前。
198.对于非周期性csi上报和dci触发的第一次半静态csi，cpu的占用时间是从触发的pdcch结束后的第一个符号开始一直到上报资源的最后一个符号。
199.特别的，波束处理中有一种特殊情况是不需要上报任何量，只是为了终端侧的波束选择，此时占用时间通过以下方式确定：
200.对于半静态上报，除了dci触发的第一次半静态csi上报，cpu占用时间从半静态或者周期测量资源的第一个符号(symbol)开始，到最后一个测量资源的最后一个符号(symbol)的后x个符号(symbol)为止。
201.对于非周期上报，cpu占用时间从触发非周期上报的pdcch之后的第一个符号(symbol)到m和n中的靠后位置。m和n分别对应以pdcch结束位置x和测量资源结束位置y。
202.其中x可以理解为测量时延；y可以理解为dci处理时延。
203.在一个实施例中，当针对csi报告的配置中，上报量是包含终端基于ai/ml处理得到的波束标识(identifier，id)参考信号资源id、同步信号id、rsrp和/或sinr。比如，上报量可被设置包含以下至少之一：
204.ai-cri-rsrp,用于指示终端上报基于ai预测的信道状态信息参考信号资源索引(csi-rs resource index，cri)以及l1-rsrp。
205.ai-ssb-index-rsrp,用于指示终端上报基于ai预测的ssb索引以及l1-rsrp；
206.ai-cri-sinr,用于指示终端上报基于ai预测的cri上报以及sinr。
207.ai-ssb-index-sinr,用于指示终端上报基于ai预测的ssb索引以及sinr；
208.ai-cri-rsrp-capability[set]index,用于指示终端上报基于ai预测的cri以及l1-rsrp上报以及ue最大支持的探测参考信号(sounding reference signal,srs)天线端口数。
[0209]
ai-ssb-index-rsrp-capability[set]index,用于指示终端上报基于ai预测的ssb索引以及l1-rsrp上报以及ue最大支持的srs天线端口数。
[0210]
ai-cri-sinr-capability[set]index,用于指示终端上报基于ai预测的cri以及sinr以及ue最大支持的srs天线端口数。
[0211]
ai-ssb-index-sinr-capability[set]index，用于指示终端上报基于ai预测的ssb索引以及sinr上报以及ue最大支持的srs天线端口数；
[0212]
ai-none，指示上报量为空。在这种上报量为空的情况可包括：基于ai预测的终端
通信使用波束的场景。
[0213]
csi-rs资源集没有配置待传输的高层参数，也即上报量为空则该apu/cpu＝1。
[0214]
在一个实施例中，当针对csi报告的配置中，上报量是包含终端基于ai/ml处理得到的压缩后的特征向量或、预编码向量或预编码矩阵信息。
[0215]
比如，上报量被设置为：
[0216]
ai-cri-ri-pmi-cqi,用于指示终端上报cri、信道的ri、信道的pmi以及cqi；
[0217]
ai-cri-ri-x,用于指示终端上报cri、信道的ri以及x；此处的x可为网络设备指示需要终端上报的任意上报量。示例性地，该x可指代pmi或者pmi中用于波束选择的部分元素；
[0218]
ai-cri-ri-x-cqi,用于指示终端上报cri、信道的ri、x以及cqi；
[0219]
或者ai-cri-ri-li-pmi-cqi，用于指示终端上报cri、信道的ri、l1-rsrp以及信道的pmi的第一部分以及cqi。
[0220]
如果上报是非周期上报，则占用的cpu个数等于终端上报的cpu能力数。
[0221]
如果是半静态和周期上报，则占用的cpu个数等于测量资源的总数。
[0222]
在一个实施例中，当针对csi报告的配置中，上报量是包含终端基于ai/ml处理得到的压缩后的特征向量、预编码向量和/或预编码矩阵信息，比如，上报量被设置为ai-cri-ri-pmi-cqi,ai-cri-ri-x,ai-cri-ri-x-cqi,或者ai-cri-ri-li-pmi-cqi。
[0223]
如果是半静态和周期上报，且使用的ai模型复杂度等级是1，则占用的cpu个数等于x。若使用的ai model复杂度等级是2，则占用的cpu个数是y。
[0224]
在一个实施例中，当终端向核心网发送基于ai的定位结果，当功能id为1时，其占用的ai处理单元个数是m，当功能id＝2时，其占用的ai处理单元个数是n。
[0225]
如图3所示，本公开实施例提供一种信息处理装置，其中，装置包括：
[0226]
处理模块110，被配置为根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用信息。
[0227]
该信息处理装置可为终端或者网络设备。
[0228]
在一些实施例中，该处理模块110可包括：程序模块；该程序模块被处理器执行之后能够实现上述操作。
[0229]
在另一些实施例中，该处理模块110可包括：软硬结合模块；该软硬结合模块包括但不限于可编程阵列。该可编程阵列包括但不限于现场可编程阵列和/或复杂可编程阵列。
[0230]
在还有一些实施例中，该处理模块110可包括：纯硬件模块。该纯硬件模块包括但不限于专用集成电路。
[0231]
在一些实施例中，该处理模块还可包括：存储模块，该存储模块可与处理模块110连接，可用于存储该配置信息。
[0232]
在另一些实施例中，该处理模块还可包括：获取模块。该获取模块可用于获取与ai/ml处理相关的配置信息。
[0233]
可以理解地，处理模块110，被配置为根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；和/或，根据与ai/ml处理相关的配置信息，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间。
[0234]
可以理解地，处理模块110，被配置为执行以下至少之一：
[0235]
根据配置信息关联的上报量，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；
[0236]
根据配置信息关联的上报的时频域特性，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；
[0237]
根据配置信息关联的ai/ml模型、ai/ml处理涉及的特征、ai/ml模型关联的功能以及ai/ml模型的复杂度等级中的至少一个，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；
[0238]
根据配置信息关联的上报资源的频域特征，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；
[0239]
根据配置信息关联的测量资源的时频域特性，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数；
[0240]
根据触发配置信息的控制信令的频域特性，确定执行ai/ml处理的处理单元的占用个数。
[0241]
可以理解地，上报的时频域特性包括上报的时域特性；上报的时域特性，包括以下至少之一：
[0242]
周期性上报；
[0243]
半静态上报；
[0244]
非周期性的触发上报。
[0245]
可以理解地，上报的时频域特性包括上报资源的频域特性；其中，上报资源的频域特性包括：
[0246]
上报资源的子载波间隔scs。
[0247]
可以理解地，测量的时频域特性，包括以下至少之一：
[0248]
关联的测量资源数量；
[0249]
待测量的参考信号的频域分布密度；
[0250]
待测量的参考信号的天线端口数量；
[0251]
配置信息关联的子载波间隔scs。
[0252]
可以理解地，触发配置信息的控制信令的频域特性，包括：触发配置信息的控制信令所在信道的scs。
[0253]
可以理解地，处理模块110，被配置为执行以下至少之一：
[0254]
在配置信息关联上报量不为空的情况下，至少根据配置信息关联的上报资源确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间；
[0255]
在配置信息关联的上报量为空的情况下，根据配置信息关联的测量资源确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间。
[0256]
可以理解地，处理模块110，被配置为在配置信息关联上报量不为空的情况下，根据配置信息关联的上报类型以及配置信息关联的上报资源确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间。
[0257]
可以理解地，处理模块110，被配置为执行以下至少之一：
[0258]
在配置信息关联上报且配置信息关联的上报为周期性上报或者半静态上报的情况下，将配置信息关联的测量资源的首个符号至上报资源的末个符号之间的时间段，确定为定为所述ai/ml处理占用处理单元的占用时间；
[0259]
在配置信息关联上报且配置信息关联的上报为非周期性的触发上报的情况下，将
触发上报指令传输结束后的首个符号至上报资源的末个符号之间的时间段，确定为定为所述ai/ml处理占用处理单元的占用时间。
[0260]
可以理解地，处理模块110，被配置为在配置信息关联的上报量为空的情况下，根据配置信息关联的测量资源以及处理时延确定执行ai/ml处理的处理单元的占用时间。
[0261]
可以理解地，处理模块110，被配置执行以下至少之一：
[0262]
在配置信息关联的上报量为空，且配置信息关联的上报为周期性上报或者半静态上报，将配置信息关联的测量资源的首个符号至测量资源的末个符号之后的x个符号之间的时间段，确定为ai/ml处理的处理单元的占用时间；x为正整数；
[0263]
在配置信息关联的上报量为空，且配置信息关联的上报为非周期性触发上报，将触发指令传输结束后的首个符号确定为占用时间的起始符号，将触发指令结束之后m个符号以及测量资源的末个符号之后的n个符号中的较后者，确定为占用时间的截止符号；m和n均为正整数。
[0264]
可以理解地，配置信息包括以下至少之一：
[0265]
csi资源配置(csi resource config)信息；
[0266]
csi上报配置(csi report config)信息。
[0267]
本公开实施例提供一种通信设备，包括：
[0268]
用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0269]
处理器，分别存储器连接；
[0270]
其中，处理器被配置为执行前述任意技术方案提供的信息处理方法。
[0271]
处理器可包括各种类型的存储介质，该存储介质为非临时性计算机存储介质，在通信设备掉电之后能够继续记忆存储其上的信息。
[0272]
这里，通信设备包括：终端和/或网络设备。
[0273]
处理器可以通过总线等与存储器连接，用于读取存储器上存储的可执行程序，例如，如图2a至图2d所示的方法的至少其中之一。
[0274]
图4是根据一示例性实施例示出的一种终端800的框图。例如，终端800可以是移动电话，计算机，数字广播用户设备，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
[0275]
参照图4，终端800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
[0276]
处理组件802通常控制终端800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以生成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
[0277]
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在终端800的操作。这些数据的示例包括用于在终端800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编
程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0278]
电源组件806为终端800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为终端800生成、管理和分配电力相关联的组件。
[0279]
多媒体组件808包括在终端800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当终端800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
[0280]
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当终端800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
[0281]
i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：9游会主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
[0282]
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为终端800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到终端800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为终端800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测终端800或终端800一个组件的位置改变，用户与终端800接触的存在或不存在，终端800方位或加速/减速和终端800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
[0283]
通信组件816被配置为便于终端800和其他设备之间有线或无线方式的通信。终端800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
[0284]
在示例性实施例中，终端800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
[0285]
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由终端800的处理器820执行以生成上述方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光
数据存储设备等。
[0286]
如图5所示，本公开一实施例示出一种接入设备的结构。例如，通信设备900可以被提供为一网络侧设备。该通信设备可为前述的接入网元和/或网络功能等各种网元。
[0287]
参照图5，通信设备900包括处理组件922，其进一步包括一个或多个处理器，以及由存储器932所代表的存储器资源，用于存储可由处理组件922的执行的指令，例如应用程序。存储器932中存储的应用程序可以包括一个或一个以上的每一个对应于一组指令的模块。此外，处理组件922被配置为执行指令，以执行上述方法前述应用在接入设备的任意方法，例如，如图4至图9任意一个所示方法，示例性地，执行如图2a至图2d所示的方法的至少其中之一。
[0288]
通信设备900还可以包括一个电源组件926被配置为执行通信设备900的电源管理，一个有线或无线网络接口950被配置为将通信设备900连接到网络，和一个输入输出(i/o)接口958。通信设备900可以操作基于存储在存储器932的操作系统，例如windows server tm，mac os xtm，unixtm，linuxtm，freebsdtm或类似。
[0289]
在不矛盾的情况下，某一实施方式或实施例中的每个步骤均可以作为独立实施例来实施，且各步骤之间可以任意组合，例如，在某一实施方式或实施例中去除部分步骤后的方案也可以作为独立实施例来实施，且在某一实施方式或实施例中各步骤的顺序可以任意交换，另外，某一实施方式或实施例中的可选方式或可选例可以任意组合；此外，各实施方式或实施例之间可以任意组合，例如，不同实施方式或实施例的部分或全部步骤可以任意组合，某一实施方式或实施例可以与其他实施方式或实施例的可选方式或可选例任意组合。
[0290]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本公开旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
[0291]
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。