TWI731504B

TWI731504B - 電子裝置與系統服務管控方法

Info

Publication number: TWI731504B
Application number: TW108145075A
Authority: TW
Inventors: 陳冠儒; 陳良其
Original assignee: 宏碁股份有限公司
Priority date: 2019-12-10
Filing date: 2019-12-10
Publication date: 2021-06-21
Also published as: TW202122963A

Abstract

一種系統服務管控方法包含：取得輸入資料集，其中輸入資料集包含相關於運行中之至少一應用程式的系統服務檔案、處理程序檔案、背景處理程序檔案以及相關於背景處理程序檔案的系統資源使用率檔案；利用人工智慧訓練模組根據輸入資料集進行訓練；及於訓練過程中，利用人工智慧訓練模組將背景處理程序檔案中的非必要背景處理程序刪除，以致使相應於非必要背景處理程序的系統服務關閉。

Description

電子裝置與系統服務管控方法

本發明係關於系統服務的管控技術，特別是一種可不浪費電池電力並延長電池壽命的電子裝置與系統服務管控方法。

近年來，隨著現代電子科技之高度發展，各式電子裝置已遍佈於社會大眾的日常生活中。並且，使用者可透過電子裝置運行多種應用程式以滿足其透過應用程式之運行所欲達成的目的。

一般而言，各應用程式於運行時會致使電子裝置開啟多種系統服務。然而，此些開啟的系統服務中並非皆為此刻運行之應用程式所需的必要系統服務。由於各系統服務之開啟皆會調用到電子裝置的系統資源，如此一來，非必要系統服務之開啟便顯得浪費了系統資源的使用，並且更在無形之中形成了龐大的系統資源使用量，進而浪費電池的電力，甚至縮減到電池之壽命。

本發明之一實施例揭露一種系統服務管控方法。系統服務管控方法包含：取得輸入資料集，其中輸入資料集包含相關於運行中之至少一應用程式的系統服務檔案、處理程序檔案、背景處理程序檔案以及相關於背景處理程序檔案的系統資源使用率檔案；利用人工智慧訓練模組根據輸入資料集進行訓練；及於訓練過程中，利用人工智慧訓練模組將背景處理程序檔案中的非必要背景處理程序刪除，以致使相應於非必要背景處理程序的系統服務關閉。

本發明之一實施例揭露一種電子裝置。電子裝置包含資料收集模組與人工智慧訓練模組。資料收集模組用以取得輸入資料集。輸入資料集包含相關於運行中之至少一應用程式的系統服務檔案、處理程序檔案、背景處理程序檔案以及相關於背景處理程序檔案的系統資源使用率檔案。人工智慧訓練模組用以根據輸入資料集進行訓練。於訓練過程中，人工智慧訓練模組將背景處理程序檔案中的非必要背景處理程序刪除，以致使相應於非必要背景處理程序的系統服務關閉。

為使本發明之實施例之上述目的、特徵和優點能更明顯易懂，下文配合所附圖式，作詳細說明如下。

必須了解的是，使用於本說明書中的「包含」、「包括」等詞，是用以表示存在特定的技術特徵、數值、方法步驟、作業處理、元件以及/或組件，但並不排除可加上更多的技術特徵、數值、方法步驟、作業處理、元件、組件，或以上的任意組合。

第1圖為本發明一實施例之電子裝置的方塊示意圖。值得注意的是，為了清楚闡述本發明，第1圖為一簡化的方塊圖，其中僅顯示出與本發明相關之元件。熟悉此項技藝者應了解系統亦可能包含其他元件，用以提供特定之功能。

電子裝置100可用以運行各種應用程式。各應用程式於運行時會產生多個處理程序與多個背景處理程序，且亦會開啟多種系統服務。

在一些實施態樣中，系統服務可例如為有線連網服務、無線連網服務、藍芽設備支持服務、語音體驗服務、影像採集服務、行動熱點服務、及/或同步主機服務等等，但本發明並非以此為限，系統服務可為任何適由電子裝置100所提供的系統服務。

在一實施例中，電子裝置100可包含資料搜集模組110以及人工智慧訓練模組120，且人工智慧訓練模組120耦接於資料搜集模組110。資料搜集模組110用以進行資料蒐集，且人工智慧訓練模組120可根據資料搜集模組110所收集到的資料進行訓練。

電子裝置100可執行本發明任一實施例之系統服務管控方法，以關閉掉非必要系統服務，使得電子裝置100的硬體設備（例如，藍芽設備、無線網路設備等）與系統資源（例如，中央處理器、圖形處理器、記憶體、硬碟等）的負荷可降低，進而更可讓電子裝置100的電池電力獲得妥善之使用並達到節電及/或延長電池壽命等效果。

第2圖為本發明一實施例之系統服務管控方法的流程圖。請參閱第1圖與第2圖，在系統服務管控方法之一實施例中，電子裝置100可先透過資料收集模組110針對運行中的至少一應用程式進行資料蒐集，以取得輸入資料集D1（步驟S10）。在步驟S10之一些實施例中，電子裝置100可每隔一固定時間，例如每隔5分鐘、10分鐘便透過資料收集模組110取得一筆輸入資料集D1。但本發明並非以此為限，固定時間之長短可視所需之資料準確度而定。

資料收集模組110所取得的輸入資料集D1可包含相關於運行中之應用程式的系統服務檔案D11、處理程序檔案D12以及背景處理程序檔案D13。並且，輸入資料集D1可更包含相關於背景處理程序檔案的系統資源使用檔案D14。

在一些實施例中，系統服務檔案D11中可包含電子裝置100因當前運行中之應用程式所提供的系統服務之名稱、服務識別碼（PID）及/或群組等。處理程序檔案D12可包含電子裝置100因當前運行中之應用程式所出現的處理程序。此外，背景處理程序檔案D13則可包含電子裝置100因當前運行中之應用程式所出現的背景處理程序。

在一些實施例中，相關於背景處理程序檔案的系統資源使用檔案D14可包含記載於背景處理程序檔案D13中之各背景處理程序的中央處理器（CPU）使用率、圖形處理器（GPU）使用率、記憶體（Memory）使用率、硬碟（Disk）使用率、網路使用率等，但本發明並不以此為限。

在一些實施例中，輸入資料集D1可更包含系統服務檔案D11、處理程序檔案D12以及背景處理程序檔案D13之間的關聯性檔案D15。

在一實施例中，關聯性檔案D15可由資料收集模組110根據系統服務檔案D11、處理程序檔案D12以及背景處理程序檔案D13來產生。

舉例而言，資料收集模組110可根據背景處理程序檔案D13得到處理程序檔案D12中各處理程序所對應到的背景處理程序有哪些，資料收集模組110可根據背景處理程序檔案D13與處理程序檔案D12得到系統服務檔案D11中各系統服務之啟用與關閉時所對應到的背景處理程序與處理程序有哪些，並且所述的關聯性檔案D15可記載資料收集模組110所得到的此些對應關係。

在一些實施例中，電子裝置100可更包含儲存單元130。儲存單元130耦接於資料收集模組110，並且儲存單元130可用以儲存資料收集模組110所收集到的各筆輸入資料集D1。此外，儲存單元130耦接於人工智慧訓練模組120，以使得人工智慧訓練模組120可透過儲存單元130得到資料收集模組110所收集到的各筆輸入資料集D1。

在一實施例中，儲存單元130可設置於電子裝置100中而為電子裝置100的本地儲存裝置。在另一實施例中，儲存單元130亦可設置於電子裝置100之外而為遠端儲存裝置。

在一些實施態樣中，儲存單元130可由一或多個儲存元件實現，並且各儲存元件可為但不限於非揮發記憶體，例如唯讀記憶體（ROM）、硬碟（hard disk）或快閃記憶體（flash memory）等或揮發性記憶體，例如隨機存取記憶體（RAM）。

在系統服務管控方法之一實施例中，於透過資料收集模組110取得輸入資料集D1之後，電子裝置100可透過人工智慧訓練模組120根據輸入資料集D1進行訓練（步驟S20）。

在步驟S20之一些實施例中，電子裝置100可每隔一既定時間，例如1小時透過人工智慧訓練模組120根據此既定時間內資料收集模組110所取得的所有輸入資料集D1進行訓練。但本發明並非以此為限，在另一些實施例中，電子裝置100亦可於透過資料收集模組110取得輸入資料集D1後便利用人工智慧訓練模組120根據此輸入資料集D1進行訓練。

於訓練過程中，電子裝置100可利用人工智慧訓練模組120將背景處理程序檔案D13中的至少一個非必要背景處理程序刪除掉，以致使相應於非必要背景處理程序的系統服務（可稱為非必要系統服務）可因此關閉掉（步驟S30）。如此一來，原先為提供非必要之系統服務所調用的硬體設備與系統資源可因此釋放掉，並且可節省電池的電力耗費，甚至延長電池的壽命。

舉例而言，於訓練過程中，人工智慧訓練模組120可於根據輸入資料集D1發現到電子裝置100同時提供了有線連網服務、無線連網服務與藍芽設備支持服務時，將無線連網服務與藍芽設備支持服務判定成非必要系統服務，此時，人工智慧訓練模組120可將相關於無線連網服務的背景處理程序以及相關於藍芽設備支持服務的背景處理程序視為非必要背景處理程序並允以刪除，以致使無線連網服務與藍芽設備支持服務可因此關閉掉。

在步驟S30之一些實施例中，人工智慧訓練模組120可僅根據輸入資料集D1中是相關於使用者登入名稱的部分進行訓練。換言之，輸入資料集D1中非相關於使用者登入名稱的部分，例如相關於系統登入名稱等地部分，人工智慧訓練模組120於訓練過程中將會直接忽略（pass）。如此一來，人工智慧訓練模組120並不會去變動到（刪除）相關於系統核心程式與硬體驅動程式之部分，進而可維持電子裝置100的整個系統穩定性，以避免電子裝置100發生嚴重錯誤狀況。

在系統服務管控方法之一實施例中，於結束訓練後，電子裝置100可更透過人工智慧訓練模組120根據訓練結果產生一輸出資料集D2（步驟S40）。

在一實施例中，輸出資料集D2可包含必要系統服務檔案D21、必要處理程序檔案D22以及必要背景處理程序檔案D23。於此，必要背景處理程序檔案D23可透過刪除掉背景處理程序檔案D13中非必要背景處理程序來產生。必要處理程序檔案D22可透過刪除掉處理程序檔案D12中非必要的處理程序來產生。其中，非必要的處理程序之刪除可因相關之非必要背景處理程序的刪除而對應的刪除掉。此外，必要系統服務檔案D21可透過刪除系統服務檔案D11中非必要系統服務來產生。其中，非必要系統服務之刪除可因相關之非必要背景處理程序的刪除以及相關之非必要處理程序的刪除而對應的刪除掉。

在一些實施例中，人工智慧訓練模組120所產生的輸出資料集D2可儲存於儲存單元130中。

在一些實施例中，人工智慧訓練模組120可以神經網路（Neural Network）、深度神經網路（Deep　Neural Network）或其他任何合適的人工智慧系統來實現。

在一些實施例中，電子裝置100可更包含推理模組140，且推理模組140耦接於儲存單元130。推理模組140可用以根據人工智慧訓練模組120所產生的輸出資料集D2去推理出不同時間範圍、不同情境之下應保留（提供）哪些必要系統服務給使用者，以因應不同的使用者習慣。

第3圖為本發明一實施例之系統服務管控方法的流程圖。請參閱第1圖與第3圖，在系統服務管控方法之一實施例中，電子裝置100可更利用推理模組140根據輸出資料集D2於先前運行過的至少一應用程式再次運行時，將電子裝置100當前提供的系統服務中不包含於輸出資料集D2的系統服務（即，非必要系統服務）關閉掉（步驟S50）。

在步驟S50之一些實施例中，推理模組140可以但不限於以「天」為單位去推理使用者的使用者習慣。舉例而言，當使用者於同一天中透過電子裝置100再次開啟同樣的應用程式時，推理模組140可根據輸出資料集D2判定出非必要系統服務為何而主動據此關閉掉非必要系統服務，例如主動刪除掉非必要背景處理程序而僅保留必要背景處理程序。

第4圖為本發明一實施例之系統服務管控方法的流程圖。請參閱第1圖與第4圖，在系統服務管控方法之另一實施例中，電子裝置100亦可利用推理模組140接收使用者透過使用者介面所設定的一輸入時間區段（步驟S61），並且利用推理模組140根據輸入時間區段與輸出資料集D2推理出使用者於此輸入時間區段的使用者習慣為何，並根據輸入時間區段與輸出資料集D2來產生相關於此輸入時間區段的必要背景處理程序，以致使相應於前述之必要背景處理程序的系統服務可對應地開啟（步驟S62）。

舉例而言，假設推理模組140根據輸出資料集D2推理出使用者過去在輸入時間區段，例如星期五晚上八點至十二點之間，都在玩線上遊戲。因此，在輸入時間區段內，推理模組140可根據輸出資料集D2產生相關於此遊戲之應用程式的必要背景處理程序，以開啟相應的系統服務。特別的是，除了控制硬體裝置的驅動程式以及作業系統核心程式，其餘不相關於遊戲的皆不會出現。

在一些實施態樣中，資料搜集模組110、人工智慧訓練模組120與推理模組140之功能與作動可透過處理器，例如系統單晶片（SoC）、中央處理器（CPU）、微控制器（MCU）、特殊應用積體電路（ASIC）、應用處理器（Application Processor，AP）、或數位訊號處理器（Digital Signal Processor，DSP）等執行相應之程式來實現，但本發明並非以此為限。

綜上所述，本發明之實施例提供一種系統服務管控方法及電子裝置，其透過人工智慧模組於訓練過程中將非必要背景處理程序刪除掉，以致使相應於非必要背景處理程序的系統服務可關閉掉。因此，本發明一實施例之系統服務管控方法及電子裝置可將原先為提供非必要之系統服務所調用的硬體設備與系統資源釋放掉，以降低硬體設備與系統資源的負荷。此外，本發明一實施例之系統服務管控方法及電子裝置可推理出在不同時間範圍、不同情境之下應保留哪些系統服務以因應不同的使用者習慣，進而使得電池的電力可獲得更妥善之使用，並達到節電及/或延長電池壽命等效果。

本發明之實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明的範圍，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明實施例之精神和範圍內，當可做些許的更動與潤飾，因此本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

100 電子裝置 110 資料搜集模組 120 人工智慧訓練模組 130 儲存單元 140 推理模組 D1 輸入資料集 D11 系統服務檔案 D12 處理程序檔案 D13 背景處理程序檔案 D14 系統資源使用檔案 D15 關聯性檔案 D2 輸出資料集 D21 必要系統服務檔案 D22 必要處理程序檔案 D23 必要背景處理程序檔案 S10~S62 步驟

第1圖為本發明一實施例之電子裝置的方塊示意圖。第2圖為本發明一實施例之系統服務管控方法的流程圖。第3圖為本發明一實施例之系統服務管控方法的流程圖。第4圖為本發明一實施例之系統服務管控方法的流程圖。

S10~S40 步驟

Claims

一種系統服務管控方法，包含：取得一輸入資料集，其中該輸入資料集包含相關於運行中之至少一應用程式的一系統服務檔案、一處理程序檔案、一背景處理程序檔案以及相關於該背景處理程序檔案的一系統資源使用率檔案；利用一人工智慧訓練模組根據該輸入資料集進行訓練；及於該訓練過程中，利用該人工智慧訓練模組將該背景處理程序檔案中的一非必要背景處理程序刪除，以致使相應於該非必要背景處理程序的系統服務關閉。
如申請專利範圍第1項所述的系統服務管控方法，更包含：利用該人工智慧訓練模組於結束訓練後產生一輸出資料集，其中該輸出資料集包含一必要處理程序檔案、一必要背景處理程序檔案以及一必要系統服務檔案。
如申請專利範圍第2項所述的系統服務管控方法，更包含：利用一推理模組根據該輸出資料集於該至少一應用程式再次運行時關閉掉至少一非必要系統服務。
如申請專利範圍第2項所述的系統服務管控方法，更包含：利用一推理模組接收一輸入時間區段；及利用該推理模組根據該輸入時間區段與該輸出資料集產生相關於該輸入時間區段的必要背景處理程序，以致使相應於該必要背景處理程序的系統服務開啟。
如申請專利範圍第1項所述的系統服務管控方法，其中該輸入資料集更包含該系統服務檔案、該處理程序檔案與該背景處理程序檔案之間的一關聯性檔案。
一種電子裝置，包含：一資料收集模組，用以取得一輸入資料集，其中該輸入資料集包含相關於運行中之至少一應用程式的一系統服務檔案、一處理程序檔案、一背景處理程序檔案以及相關於該背景處理程序檔案的一系統資源使用率檔案；以及一人工智慧訓練模組，用以根據該輸入資料集進行訓練，其中於該訓練過程中，該人工智慧訓練模組將該背景處理程序檔案中的一非必要背景處理程序刪除，以致使相應於該非必要背景處理程序的系統服務關閉。
如申請專利範圍第6項所述的電子裝置，其中該人工智慧訓練模組於結束訓練後產生一輸出資料集，其中該輸出資料集包含一必要處理程序檔案、一必要背景處理程序檔案以及一必要系統服務檔案。
如申請專利範圍第7項所述的電子裝置，更包含：一推理模組，用以於該至少一應用程式再次運行時根據該輸出資料集關閉掉至少一非必要系統服務。
如申請專利範圍第7項所述的電子裝置，更包含：一推理模組，用以接收一輸入時間區段，並且根據該輸入時間區段與該輸出資料集產生相關於該輸入時間區段的必要背景處理程序，以致使相應於該必要背景處理程序的系統服務開啟。
如申請專利範圍第6項所述的電子裝置，其中該輸入資料集更包含該系統服務檔案、該處理程序檔案與該背景處理程序檔案之間的一關聯性檔案。