CN106686705A - 终端感知状态控制方法和终端感知状态控制装置 - Google Patents

终端感知状态控制方法和终端感知状态控制装置 Download PDF

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CN106686705A CN201611246101.2A CN201611246101A CN106686705A CN 106686705 A CN106686705 A CN 106686705A CN 201611246101 A CN201611246101 A CN 201611246101A CN 106686705 A CN106686705 A CN 106686705A
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Abstract

本发明提出了一种终端感知状态控制方法和一种终端感知状态控制装置，其中，终端感知状态控制方法包括：每隔预定时间间隔，获取终端的实时参数；根据实时参数和多种预定终端属性模型，确定终端的感知状态，其中，多种预定终端属性模型为电池电量约束模型、网络流量约束模型和用户状态保持模型，终端的感知状态包括信息采集状态和休眠状态。通过本发明的技术方案，充分考虑到了终端的多种属性，可以根据多方面的实际情况分周期地有效调整终端的感知状态，改善了因终端持续处于信息采集状态而导致电池电量和网络流量消耗过大的问题，能够节省电池电量和网络流量，降低了用户的使用成本，提升了用户体验。

Description

终端感知状态控制方法和终端感知状态控制装置
【技术领域】
本发明涉及终端技术领域，尤其涉及一种终端感知状态控制方法和一种终端感知状态控制装置。
【背景技术】
目前，很多智能终端可以通过传感器等装置感知并获取信息，如用户体温、环境温度、用户运动数据等，并能够将这些信息发送到云端服务器，为用户的生活和工作提供了便利。
然而，这种信息采集方式的传感器等装置均由终端的电池供电，其持续工作会大量消耗终端电池的电量，既影响用户的正常使用，还增加了使用成本。另外，将将这些信息发送到云端服务器时，有可能使用数据流量，而大量数据流量的消耗也会导致电池电量的高消耗和使用成本的增加，影响用户的正常使用。
因此，如何改善因终端持续进行信息采集造成的缺陷，成为目前亟待解决的技术问题。
【发明内容】
本发明实施例提供了一种终端感知状态控制方法和一种终端感知状态控制装置，旨在解决相关技术中因终端持续进行信息采集而造成的影响用户的正常使用的技术问题，能够减少终端处于信息采集状态的时间，有效控制终端的感知状态。
第一方面，本发明实施例提供了一种终端感知状态控制方法，包括：每隔预定时间间隔，获取终端的实时参数；根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，确定所述终端的感知状态，其中，所述多种预定终端属性模型为电池电量约束模型、网络流量约束模型和用户状态保持模型，所述终端的感知状态包括信息采集状态和休眠状态。
在本发明上述实施例中，可选地，根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，确定所述终端的感知状态的步骤，具体包括：根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，计算每个预定终端属性模型对应的属性因子；根据多个属性因子，确定所述终端进入所述信息采集状态的概率；判断所述概率是否大于预定阈值；当所述概率大于所述预定阈值时，将所述终端的感知状态设置为信息采集状态，以及当所述概率小于或等于所述预定阈值时，将所述终端的感知状态设置为休眠状态。
在本发明上述实施例中，可选地，所述电池电量约束模型、所述网络流量约束模型和所述用户状态保持模型对应的属性因子分别为电池电量约束因子、网络流量约束因子和用户状态保持因子。
在本发明上述实施例中，可选地，根据多个属性因子，确定所述终端进入所述信息采集状态的概率的步骤，具体包括：确定1与所述用户状态保持因子的差值，以及所述电池电量约束因子和所述网络流量约束因子的乘积；将所述差值与所述乘积的比值确定为所述终端进入所述信息采集状态的概率。
在本发明上述实施例中，可选地，在判断所述概率是否大于预定阈值的步骤之前，还包括：获取随机数，所述随机数大于0且小于1；将所述随机数设置为所述预定阈值。
第二方面，本发明实施例提供了一种终端感知状态控制装置，包括：实时参数获取单元，每隔预定时间间隔，获取终端的实时参数；感知状态控制单元，根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，确定所述终端的感知状态，其中，所述多种预定终端属性模型为电池电量约束模型、网络流量约束模型和用户状态保持模型，所述终端的感知状态包括信息采集状态和休眠状态。
在本发明上述实施例中，可选地，所述感知状态控制单元包括：属性因子计算单元，根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，计算每个预定终端属性模型对应的属性因子；概率计算单元，根据多个属性因子，确定所述终端进入所述信息采集状态的概率；概率判断单元，判断所述概率是否大于预定阈值，其中，当所述概率大于所述预定阈值时，将所述终端的感知状态设置为信息采集状态，以及当所述概率小于或等于所述预定阈值时，将所述终端的感知状态设置为休眠状态。
在本发明上述实施例中，可选地，所述电池电量约束模型、所述网络流量约束模型和所述用户状态保持模型对应的属性因子分别为电池电量约束因子、网络流量约束因子和用户状态保持因子。
在本发明上述实施例中，可选地，所述属性因子计算单元具体用于：确定1与所述用户状态保持因子的差值，以及所述电池电量约束因子和所述网络流量约束因子的乘积，并将所述差值与所述乘积的比值确定为所述终端进入所述信息采集状态的概率。
在本发明上述实施例中，可选地，还包括：预定阈值确定单元，在所述概率判断单元判断所述概率是否大于预定阈值之前，获取随机数，所述随机数大于0且小于1，并将所述随机数设置为所述预定阈值。
以上技术方案，针对相关技术中因终端持续进行信息采集而造成的影响用户的正常使用的技术问题，提供了一种基于终端的实时参数和多种预定终端属性模型灵活控制终端的感知状态的方案。
具体来说，每隔预定时间间隔，也就在每个周期内，进行一次是否调整终端的感知状态的判断，其中，可以获取终端的剩余电量、Wi-Fi连接状态等实时参数，并且，将每种预定终端属性模型所需的实时参数带入该预定终端属性模型中，从而结合多个预定终端属性模型的计算结果，确定终端应进入信息采集状态还是休眠状态。该技术方案，通过将终端的多种属性建模，充分考虑到了终端的多种属性，从而可以根据多方面的实际情况分周期地有效调整终端的感知状态，改善了因终端持续处于信息采集状态而导致电池电量和网络流量消耗过大的问题，能够节省电池电量和网络流量，降低了用户的使用成本，提升了用户体验。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1示出了本发明的一个实施例的终端感知状态控制方法的流程图；
图2示出了本发明的另一个实施例的终端感知状态控制方法的流程图；
图3示出了本发明的再一个实施例的终端感知状态控制方法的流程图；
图4示出了本发明的一个实施例的终端感知状态控制装置的框图；
图5示出了根据本发明的一个实施例的终端的框图。
【具体实施方式】
为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中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。
图1示出了本发明的一个实施例的终端感知状态控制方法的流程图。
如图1所示，本发明的一个实施例的终端感知状态控制方法，包括：
步骤102，每隔预定时间间隔，获取终端的实时参数。
每隔预定时间间隔，也就在每个周期内，可以获取终端的剩余电量、Wi-Fi连接状态等实时参数，以供下面进一步进行一次是否调整终端的感知状态的判断。
步骤104，根据实时参数和多种预定终端属性模型，确定终端的感知状态。
其中，多种预定终端属性模型包括但不限于电池电量约束模型、网络流量约束模型和用户状态保持模型，将每种预定终端属性模型所需的实时参数带入该预定终端属性模型中，从而结合多个预定终端属性模型的计算结果，确定终端应进入信息采集状态还是休眠状态。这样，通过将终端的多种属性建模，充分考虑到了终端的多种属性，从而可以根据多方面的实际情况分周期地有效调整终端的感知状态。
终端的感知状态包括信息采集状态和休眠状态，基于终端的实时参数和多种预定终端属性模型灵活控制终端的感知状态，可以使终端不会持续处于信息采集状态，改善了因终端持续处于信息采集状态而导致电池电量和网络流量消耗过大的问题，能够节省电池电量和网络流量，降低了用户的使用成本，提升了用户体验。
图2示出了本发明的另一个实施例的终端感知状态控制方法的流程图。
如图2所示，本发明的另一个实施例的终端感知状态控制方法，包括：
步骤202，每隔预定时间间隔，获取终端的实时参数。也就在每个周期内，可以获取终端的剩余电量、Wi-Fi连接状态等实时参数，以供下列步骤使用。
步骤204，根据实时参数和多种预定终端属性模型，计算每个预定终端属性模型对应的属性因子。
其中，多种预定终端属性模型包括但不限于电池电量约束模型、网络流量约束模型和用户状态保持模型，电池电量约束模型、网络流量约束模型和用户状态保持模型对应的属性因子分别为电池电量约束因子、网络流量约束因子和用户状态保持因子。
下面结合具体模型介绍计算属性因子的方式。
第一，电池电量约束模型可充分考虑电池剩余电量以及电池是否正在充电这两个要素，那么电池电量约束因子F1为：
其中，C表示电池是否处于正在充电的状态，C＝1代表正在充电，C＝0代表未充电，E1为电池总电量，E2为电池当前剩余电量，Et代表低电量阈值，也就是终端会认为电池处于低电量状态时电池的最高电量。
当然，终端可以仅根据电池电量约束模型来调整终端的感知状态：
1)当终端处于充电状态时，电池电量对终端进行智能感知无任何约束，则可设置终端进入信息采集状态。
2)当终端处于非充电状态时，如果其电量大于阈值Et，剩余电量E2越大，那么终端处于信息采集状态，则终端执行的感知和信息采集功能越频繁。
3)当终端处于非充电状态时，如果其电量小于阈值Et，则终端不再进行智能感知，即使终端处于休眠状态。
第二，网络流量约束模型可充分考虑网络剩余流量以及手机是否通过WiFi连接无线网络这两个要素，那么网络流量约束因子F2为：
其中，W表示终端是否通过Wi-Fi连接无线网络，W＝1代表WiFi连接，W＝0代表WiFi未连接，D1为终端网络套餐总流量，D2为终端网络套餐当前剩余流量，Dt为低流量阈值，也就是终端会认为电池处于低流量状态时的最高剩余流量。
当然，终端可以仅根据网络流量约束模型来调整终端的感知状态：
1)当终端处于通过Wi-Fi连接无线网络状态时，网络流量对终端进行智能感知无任何约束，则可设置终端进入信息采集状态。
2)当终端处于非Wi-Fi连接状态时，如果其剩余流量大于低流量阈值Dt，剩余流量D2越大，那么终端处于信息采集状态，则终端执行的感知和信息采集功能越频繁。
3)当终端处于非Wi-Fi连接状态时，如果其剩余流量小于低流量阈值Dt，则终端不再进行智能感知，即使终端处于休眠状态。
第三，对于用户状态保持模型来说，终端用户当前时刻的状态很大程度上依赖于其在上一时刻的状态，例如，若上一时刻终端用户处于睡眠状态，则其当前时刻处于睡眠状态的概率较大，若终端用户上一时刻的状态是S-，当前时刻的状态S保持与上一时刻状态不变的用户状态保持因子F3为：
F3＝p(S＝S_)
用户处于不同的状态S_时，其用户状态保持因子F3是不同的，由此，终端也可以仅根据用户状态保持模型来调整终端的感知状态。
当然，计算各模型对应的属性因子的方式包括但不限于以上方式，还可以是根据需要除此之外的任何其他方式。
步骤206，根据多个属性因子，确定终端进入信息采集状态的概率。
根据多个属性因子，也就是综合考虑电池电量、网络流量、最近采集到的用户状态，来确定当前时刻终端进入信息采集状态的概率pc。具体地，可以先确定1与用户状态保持因子的差值，以及电池电量约束因子和网络流量约束因子的乘积，则该差值与乘积的比值即为终端进入信息采集状态的概率，即：
步骤208，获取随机数作为预定阈值，其中，该随机数大于0且小于1。
步骤210，判断终端进入信息采集状态的概率是否大于预定阈值，当判断结果为是时，进入步骤212，当判断结果为否时，进入步骤214。
对于每一个需要确定终端的感知状态为信息采集状态还是休眠状态的时刻，即每个周期中，终端都需要产生一个0至1范围内的随机数pt，如果pc>pt，那么终端需要进入信息采集状态，否则，终端需要保持休眠状态。
步骤212，将终端的感知状态设置为信息采集状态。
步骤214，将终端的感知状态设置为休眠状态。
这样一来，充分考虑到了终端的多种属性，从而可以根据多方面的实际情况分周期地有效调整终端的感知状态，使终端不会持续处于信息采集状态，改善了因终端持续处于信息采集状态而导致电池电量和网络流量消耗过大的问题，能够节省电池电量和网络流量，降低了用户的使用成本，提升了用户体验。
图3示出了本发明的再一个实施例的终端感知状态控制方法的流程图。
如图3所示，本发明的再一个实施例的终端感知状态控制方法，以基于手机实现的人体运动状态感知系统为例，该手机智能感知系统主要用于感知和采集手机的加速度传感器、温度传感器、陀螺仪的数据，并将数据发送到云端服务器进行智能处理与分析。
则上述步骤204所述的具体模型计算各属性因子的步骤具体包括：
步骤302，根据电池电量约束模型，计算电池电量约束因子F1。
步骤304，根据网络流量约束模型，计算网络流量约束因子F2。
步骤306，根据用户状态保持模型，计算用户状态保持因子F3。
其中，手机电池总电量E1为4100mAH，电池当前剩余电量为E2处于0至4100mAH之间，低电量阈值Et为400mAH；手机网络套餐采用移动的1G流量套餐，总流量D1为1G，手机网络套餐当前剩余流量D2处于0至1G之间，低流量阈值Dt为50M；该手机人体运动状态感知系统将人体运动状态分为静止、行走、跑步、睡眠四种状态，其中，静止状态的F3设为0.6，行走状态的F3设为0.4，跑步状态的F3设为0.2，睡眠状态的F3设为0.9。
步骤308，根据电池电量约束因子F1、网络流量约束因子F2和用户状态保持因子F3，计算终端进入信息采集状态的概率pc。
步骤310，产生随机数pt。
其中，手机设置的间隔时间T设为10秒钟，也就是说，每隔10秒钟，手机计算一次当前时刻手机进入信息采集状态的概率pc，并随机产生一个0至1范围内的随机数pt，
步骤312，如果终端进入信息采集状态的概率大于随机数，即pc>pt，进入信息采集状态，否则，保持休眠状态。
在手机智能感知系统的感知性能基本不变的条件下，使用本实施例的技术方案，电池电量消耗可降低46％，同时，可节省63％的网络流量。
该技术方案，适用于任何基于手机的智能感知系统，它无需额外的硬件，且仅需要较小的计算代价，能显著降低手机智能感知系统对电池电量以及网络流量的消耗，使手机智能感知系统更加适合在手机上实现智能感知。
图4示出了本发明的一个实施例的终端感知状态控制装置的框图。
如图4所示，本发明的一个实施例的终端感知状态控制装置400，包括实时参数获取单元402和感知状态控制单元404。
实时参数获取单元402用于每隔预定时间间隔，获取终端的实时参数。
每隔预定时间间隔，也就在每个周期内，可以获取终端的剩余电量、Wi-Fi连接状态等实时参数，以供进一步进行一次是否调整终端的感知状态的判断。
感知状态控制单元404用于根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，确定所述终端的感知状态。
其中，多种预定终端属性模型包括但不限于电池电量约束模型、网络流量约束模型和用户状态保持模型，将每种预定终端属性模型所需的实时参数带入该预定终端属性模型中，从而结合多个预定终端属性模型的计算结果，确定终端应进入信息采集状态还是休眠状态。这样，通过将终端的多种属性建模，充分考虑到了终端的多种属性，从而可以根据多方面的实际情况分周期地有效调整终端的感知状态。
终端的感知状态包括信息采集状态和休眠状态，基于终端的实时参数和多种预定终端属性模型灵活控制终端的感知状态，可以使终端不会持续处于信息采集状态，改善了因终端持续处于信息采集状态而导致电池电量和网络流量消耗过大的问题，能够节省电池电量和网络流量，降低了用户的使用成本，提升了用户体验。
在本发明上述实施例中，可选地，所述感知状态控制单元404包括：属性因子计算单元4042，根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，计算每个预定终端属性模型对应的属性因子；概率计算单元4044，根据多个属性因子，确定所述终端进入所述信息采集状态的概率；概率判断单元4046，判断所述概率是否大于预定阈值，其中，当所述概率大于所述预定阈值时，将所述终端的感知状态设置为信息采集状态，以及当所述概率小于或等于所述预定阈值时，将所述终端的感知状态设置为休眠状态。
在本发明上述实施例中，可选地，所述电池电量约束模型、所述网络流量约束模型和所述用户状态保持模型对应的属性因子分别为电池电量约束因子、网络流量约束因子和用户状态保持因子。
在本发明上述实施例中，可选地，所述属性因子计算单元4042具体用于：确定1与所述用户状态保持因子的差值，以及所述电池电量约束因子和所述网络流量约束因子的乘积，并将所述差值与所述乘积的比值确定为所述终端进入所述信息采集状态的概率。
在本发明上述实施例中，可选地，还包括：预定阈值确定单元406，在所述概率判断单元判断所述概率是否大于预定阈值之前，获取随机数，所述随机数大于0且小于1，并将所述随机数设置为所述预定阈值。
图5示出了根据本发明的一个实施例的终端的框图。
如图5所示，根据本发明的一个实施例的终端500，包括图4示出的终端感知状态控制装置400，因此，该终端500具有和图4示出的终端感知状态控制装置400相同的技术效果，在此不再赘述。
以上结合附图详细说明了本发明的技术方案，通过本发明的技术方案，充分考虑到了终端的多种属性，可以根据多方面的实际情况分周期地有效调整终端的感知状态，改善了因终端持续处于信息采集状态而导致电池电量和网络流量消耗过大的问题，能够节省电池电量和网络流量，降低了用户的使用成本，提升了用户体验。
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”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
需要说明的是，本发明实施例中所涉及的终端可以包括但不限于个人计算机(Personal Computer，PC)、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、手机、MP3播放器、MP4播放器等。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种终端感知状态控制方法，其特征在于，包括：
每隔预定时间间隔，获取终端的实时参数；
根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，确定所述终端的感知状态，其中，所述多种预定终端属性模型为电池电量约束模型、网络流量约束模型和用户状态保持模型，所述终端的感知状态包括信息采集状态和休眠状态。
2.根据权利要求1所述的终端感知状态控制方法，其特征在于，根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，确定所述终端的感知状态的步骤，具体包括：
根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，计算每个预定终端属性模型对应的属性因子；
根据多个属性因子，确定所述终端进入所述信息采集状态的概率；
判断所述概率是否大于预定阈值；
当所述概率大于所述预定阈值时，将所述终端的感知状态设置为信息采集状态，以及当所述概率小于或等于所述预定阈值时，将所述终端的感知状态设置为休眠状态。
3.根据权利要求2所述的终端感知状态控制方法，其特征在于，所述电池电量约束模型、所述网络流量约束模型和所述用户状态保持模型对应的属性因子分别为电池电量约束因子、网络流量约束因子和用户状态保持因子。
4.根据权利要求3所述的终端感知状态控制方法，其特征在于，根据多个属性因子，确定所述终端进入所述信息采集状态的概率的步骤，具体包括：
确定1与所述用户状态保持因子的差值，以及所述电池电量约束因子和所述网络流量约束因子的乘积；
将所述差值与所述乘积的比值确定为所述终端进入所述信息采集状态的概率。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的终端感知状态控制方法，其特征在于，在判断所述概率是否大于预定阈值的步骤之前，还包括：
获取随机数，所述随机数大于0且小于1；
将所述随机数设置为所述预定阈值。
6.一种终端感知状态控制装置，其特征在于，包括：
实时参数获取单元，每隔预定时间间隔，获取终端的实时参数；
感知状态控制单元，根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，确定所述终端的感知状态，其中，所述多种预定终端属性模型为电池电量约束模型、网络流量约束模型和用户状态保持模型，所述终端的感知状态包括信息采集状态和休眠状态。
7.根据权利要求6所述的终端感知状态控制装置，其特征在于，所述感知状态控制单元包括：
属性因子计算单元，根据所述实时参数和多种预定终端属性模型，计算每个预定终端属性模型对应的属性因子；
概率计算单元，根据多个属性因子，确定所述终端进入所述信息采集状态的概率；
概率判断单元，判断所述概率是否大于预定阈值，其中，当所述概率大于所述预定阈值时，将所述终端的感知状态设置为信息采集状态，以及当所述概率小于或等于所述预定阈值时，将所述终端的感知状态设置为休眠状态。
8.根据权利要求7所述的终端感知状态控制装置，其特征在于，所述电池电量约束模型、所述网络流量约束模型和所述用户状态保持模型对应的属性因子分别为电池电量约束因子、网络流量约束因子和用户状态保持因子。
9.根据权利要求8所述的终端感知状态控制装置，其特征在于，所述属性因子计算单元具体用于：
确定1与所述用户状态保持因子的差值，以及所述电池电量约束因子和所述网络流量约束因子的乘积，并将所述差值与所述乘积的比值确定为所述终端进入所述信息采集状态的概率。
10.根据权利要求7至9中任一项所述的终端感知状态控制装置，其特征在于，还包括：
预定阈值确定单元，在所述概率判断单元判断所述概率是否大于预定阈值之前，获取随机数，所述随机数大于0且小于1，并将所述随机数设置为所述预定阈值。
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