【技术实现步骤摘要】
本文中描述的示例实施例通常提供了人工智能/机器学习特征的支持的功能的选择，并且更具体地，提供了功能选择辅助，以确定用于人工智能/机器学习特征的优选功能的选择。
技术介绍
1、在网络上操作的移动设备能够执行各种各样的功能。在移动设备上执行的功能支持移动设备的特征。这些功能基于本地设备的能力，而在本地设备上被支持。这些功能通常依赖于移动网络和经由网络节点提供的支持，以执行支持特征的功能。这些无线通信服务可以由移动网络(也称为蜂窝网络)提供。在移动网络中至少最后链路是无线的，并且经由该移动网络，语音和/或数据服务被提供给多个设备。移动网络可以是第三代(3g)、第四代(4g)、和/或下一代(例如，第五代或5g)网络。
2、不同设备具有不同功能，而网络支持各种功能子集。网络与设备之间的兼容性可能是低效的。此外，虽然设备可以能够执行某些功能，但这些功能可能是低效的或设备的能力对这些功能的支持不足。这些问题可能会导致延迟和性能不佳，从而导致用户不满。
技术实现思路
1、各种实施例总体上涉及人工智能/机器学习模型特征的支持的功能的选择，并且更具体地，提供了功能选择辅助，以确定用于人工智能/机器学习模型特征的优选功能的选择。本文中提供的一些实施例包括由用户设备(ue)体现的装置，该装置包括至少一个处理器；以及包括计算机程序代码的至少一个存储器，该至少一个存储器和计算机程序代码被配置为，与该至少一个处理器一起，使得该装置：接收来自网络节点的、对支持的功能和功能选择辅助信息的请求；标识支持的
2、根据一些实施例，支持的功能包括被配置为执行特征的人工智能(ai)/机器学习(ml)功能。示例实施例的特征包括人工智能(ai)/机器学习(ml)特征。根据一些实施例，ai/ml特征包括基于ai/ml的位置特征，其中相应的支持的功能中的每个包括用以执行该相应的支持的功能的装置能力的不同组合。在一些实施例中，来自网络节点的、对支持的功能的请求包括：对功能选择辅助信息的请求。
3、根据一些实施例，功能选择辅助信息包括以下中的一项或多项：支持的功能的装置偏好；支持的功能的预期服务质量；支持的功能的预期资源要求；支持的功能的支持要求；在预定时间段内在支持的功能之间的功能切换的可能性；或者支持的功能的预期中断。在一些实施例中，功能选择辅助信息基于装置的资源可用性和支持的功能的资源要求中的至少一项。
4、本文中提供的另一实施例包括一种计算机程序产品，具有至少一个非暂态计算机可读存储介质，该非暂态计算机可读存储介质具有存储在其中的计算机可执行程序代码指令，该计算机可执行程序代码指令包括程序代码指令，以：接收来自网络节点的、对支持的功能和功能选择辅助信息的请求；标识支持的功能；确定功能选择辅助信息；以及向网络节点提供功能选择辅助信息和支持的功能的指示。根据实施例，计算机程序产品程序代码指令，以：接收至少部分地基于功能选择辅助信息的支持的功能中的所选择的功能的指示；以及使用所选择的功能来支持特征。
5、根据一些实施例，支持的功能包括被配置为执行特征的人工智能(ai)/机器学习(ml)功能。示例实施例的特征包括人工智能(ai)/机器学习(ml)特征。根据一些实施例，ai/ml特征包括基于ai/ml的位置特征，其中相应的支持的功能中的每个包括执行该相应的支持的功能的装置能力的不同组合。在一些实施例中，来自网络节点的、对支持的功能的请求包括：对功能选择辅助信息的请求。
6、根据一些实施例，功能选择辅助信息包括以下中的一项或多项：支持的功能的装置偏好；支持的功能的预期服务质量；支持的功能的预期资源要求；支持的功能的支持要求；在预定时间段内在支持的功能之间的功能切换的可能性；或者支持的功能的预期中断。在一些实施例中，功能选择辅助信息基于装置的资源可用性和支持的功能的资源要求中的至少一项。
7、本文中提供的另一实施例包括一种方法，包括：接收来自网络节点的、对支持的功能和功能选择辅助信息的请求；标识支持的功能；确定功能选择辅助信息；以及向网络节点提供功能选择辅助信息和支持的功能的指示。根据实施例，该装置还被配置为：接收至少部分地基于功能选择辅助信息的支持的功能中的所选择的功能的指示；以及使用所选择的功能来支持特征。
8、根据一些实施例，支持的功能包括被配置为执行特征的人工智能(ai)/机器学习(ml)功能。示例实施例的特征包括人工智能(ai)/机器学习(ml)特征。根据一些实施例，ai/ml特征包括基于ai/ml的位置特征，其中相应的支持的功能中的每个包括执行该相应的支持的功能的装置能力的不同组合。在一些实施例中，来自网络节点的、对支持的功能的请求包括：对功能选择辅助信息的请求。
9、根据一些实施例，功能选择辅助信息包括以下中的一项或多项：支持的功能的装置偏好；支持的功能的预期服务质量；支持的功能的预期资源要求；支持的功能的支持要求；在预定时间段内在支持的功能之间的功能切换的可能性；或者支持的功能的预期中断。在一些实施例中，功能选择辅助信息基于装置的资源可用性和支持的功能的资源要求中的至少一项。
10、本文中提供的实施例包括一种装置，包括：用于接收来自网络节点的、对支持的功能和功能选择辅助信息的请求的部件；用于标识支持的功能的部件；用于确定功能选择辅助信息的部件；以及用于向网络节点提供功能选择辅助信息和支持的功能的指示的部件。示例的装置还包括：用于接收至少部分地基于功能选择辅助信息的支持的功能中的所选择的功能的指示的部件；以及用于使用所选择的功能来支持特征的部件。
11、根据一些实施例，支持的功能包括被配置为执行特征的人工智能(ai)/机器学习(ml)功能。示例实施例的特征包括人工智能(ai)/机器学习(ml)特征。根据一些实施例，ai/ml特征包括基于ai/ml的位置特征，其中相应的支持的功能中的每个包括执行该相应的支持的功能的装置能力的不同组合。在一些实施例中，来自网络节点的、对支持的功能的请求包括：对功能选择辅助信息的请求。
12、根据一些实施例，功能选择辅助信息包括以下中的一项或多项：支持的功能的装置偏好；支持的功能的预期服务质量；支持的功能的预期资源要求；支持的功能的支持要求；在预定时间段内在支持的功能之间的功能切换的可能性；或者支持的功能的预期中断。在一些实施例中，功能选择辅助信息基于装置的资源可用性和支持的功能的资源要求中的至少一项。
13、本文中提供的另一实施例包括一种装置，该装置包括至少一个处理器；以及包括计算机程序代码的至少一个存储器，该至少一个存储器和计算机程序代码被配置为，与该至少一个处理器一起，使得该装置：向装置请求支持的功能的标识；向装置请求功能选择辅助信息；从装置接收支持的功能的标本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于通信的装置，包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述装置还包括：
3.根据权利要求2所述的装置，其中所述支持的功能包括：被配置为执行所述特征的人工智能AI/机器学习ML功能。
4.根据权利要求2或3所述的装置，其中所述特征包括人工智能AI/机器学习ML特征。
5.根据权利要求4所述的装置，其中所述AI/ML特征包括基于AI/ML的位置特征，其中每个相应的支持的功能包括：用以执行所述相应的支持的功能的装置能力的不同组合。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的装置，其中来自所述网络节点的、对所述支持的功能的所述请求包括：对功能选择辅助信息的请求。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的装置，其中所述功能选择辅助信息包括以下中的一项或多项：
8.根据权利要求1至7中任一项所述的装置，其中所述功能选择辅助信息基于所述装置的资源可用性或所述支持的功能的资源要求中的至少一项。
9.一种用于通信的装置，包括：
10.根据权利要求9所述的装置，其中所述支持的功能包括：被配置
11.根据权利要求10所述的装置，其中所述AI/ML特征包括位置特征，其中每个相应的支持的功能包括：用以执行所述相应的支持的功能的装置能力的不同组合。
12.根据权利要求11所述的装置，其中所述装置能力包括以下中的一项或多项：处理功率、可用存储器、电力功率、装置输入/输出条件、或装置连接状态。
13.根据权利要求9至12中任一项所述的装置，其中所述功能选择辅助信息包括以下中的一项或多项：
14.一种用于通信的方法，包括：
15.一种用于通信的方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于通信的装置，包括：
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述装置还包括：
3.根据权利要求2所述的装置，其中所述支持的功能包括：被配置为执行所述特征的人工智能ai/机器学习ml功能。
4.根据权利要求2或3所述的装置，其中所述特征包括人工智能ai/机器学习ml特征。
5.根据权利要求4所述的装置，其中所述ai/ml特征包括基于ai/ml的位置特征，其中每个相应的支持的功能包括：用以执行所述相应的支持的功能的装置能力的不同组合。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的装置，其中来自所述网络节点的、对所述支持的功能的所述请求包括：对功能选择辅助信息的请求。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的装置，其中所述功能选择辅助信息包括以下中的一项或多项：
8.根据权利要求1至7中任一项所述的装置，其中所...
【专利技术属性】
技术研发人员：P·科沙瓦穆蒂，D·米查洛普洛斯，T·萨辛，E·多斯蒂，
申请(专利权)人：诺基亚技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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