技术特征：
1.一种信息处理方法，其中，所述方法包括：根据与人工智能ai和/或机器学习ml处理相关的配置信息，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用信息。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据与人工智能ai/机器学习ml处理相关的配置信息，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用信息，包括：根据与所述ai/ml处理相关的配置信息，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用个数；和/或，根据与所述ai/ml处理相关的配置信息，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用时间。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据与所述ai/ml处理相关的配置信息，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用个数，包括：根据所述配置信息关联的上报量，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用个数；根据所述配置信息关联的上报的时频域特性，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用个数；根据所述配置信息关联的ai和/或ml模型、所述ai和/或ml处理涉及的特征、ai和/或ml模型关联的功能以及所述ai和/或ml模型的复杂度等级中的至少一个，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用个数；根据所述配置信息关联的上报资源的频域特征，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用个数；根据所述配置信息关联的测量资源的时频域特性，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用个数；根据触发所述配置信息的控制信令的频域特性，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用个数。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述上报的时频域特性包括上报的时域特性；所述上报的时域特性，包括以下至少之一：周期性上报；半静态上报；非周期性的触发上报。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述上报的时频域特性包括上报资源的频域特性；其中，所述上报资源的频域特性包括：上报资源的子载波间隔scs。6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述测量的时频域特性，包括以下至少之一：关联的测量资源数量；待测量的参考信号的频域分布密度；待测量的参考信号的天线端口数量；配置信息关联的子载波间隔scs。7.根据权利要求3所述的方法，其中，所述触发所述配置信息的控制信令的频域特性，
包括：触发所述配置信息的控制信令所在信道的scs。8.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据与所述ai/ml处理相关的配置信息，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用时间，包括：在所述配置信息关联上报量不为空的情况下，至少根据所述配置信息关联的上报资源确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用时间；在所述配置信息关联的上报量为空的情况下，根据所述配置信息关联的测量资源确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用时间。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述在所述配置信息关联上报量不为空的情况下，至少根据所述配置信息关联的上报资源确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用时间，包括：在所述配置信息关联上报量不为空的情况下，根据所述配置信息关联的上报类型以及所述配置信息关联的上报资源确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用时间。10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述在所述配置信息关联上报量不为空的情况下，根据所述配置信息关联的上报类型以及所述配置信息关联的上报资源确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用时间，包括以下至少之一：在所述配置信息关联上报且所述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，将所述配置信息关联的测量资源的首个符号至所述上报资源的末个符号之间的时间段，确定为所述定为所述ai和/或ml处理占用处理单元的占用时间；在所述配置信息关联上报且所述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所述上报资源的末个符号之间的时间段，确定为所述定为所述ai和/或ml处理占用处理单元的占用时间。11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述在所述配置信息关联的上报量为空的情况下，根据所述配置信息关联的测量资源确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用时间，包括：在所述配置信息关联的上报量为空的情况下，根据所述配置信息关联的测量资源以及处理时延确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用时间。12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述在所述配置信息关联不上报的情况下，根据所述配置信息关联的测量资源以及处理时延确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用时间，包括以下至少之一：在所述配置信息关联的上报量为空，且所述配置信息关联的上报为周期性上报或者半静态上报，将所述配置信息关联的测量资源的首个符号至所述测量资源的末个符号之后的x个符号之间的时间段，确定为所述ai和/或ml处理的处理单元的占用时间；所述x为正整数；在所述配置信息关联的上报量为空，且所述配置信息关联的上报为非周期性处罚上报，将触发指令传输结束后的首个符号确定为所述占用时间的起始符号，将所述触发指令结束之后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，确定为所述占用时间的截止符号；所述m和n均为正整数。13.根据权利要求1至12任一项所述的方法，其中，所述配置信息包括以下至少之一：csi资源配置(csi resource config)信息；
csi上报配置(csi report config)信息。14.一种信息处理装置，其中，所述装置包括：处理模块，被配置为根据与人工智能ai/机器学习ml处理相关的配置信息，确定执行所述ai和/或ml处理的处理单元的占用信息。15.一种通信设备，包括处理器、收发器、存储器及存储在存储器上并能够由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权利要求1至13任一项提供的信息处理方法。16.一种计算机存储介质，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，能够实现如权利要求1至13任一项提供的信息处理方法。
技术总结
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。所述信息处理方法可包括：根据与人工智能ai和/或机器学习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。理单元的占用信息。理单元的占用信息。
技术研发人员：刘敏 刘正宣
受保护的技术使用者：北京小米移动软件有限公司
技术研发日：2023.04.06
技术公布日：2023/10/15