[发明专利]参数选择方法、参数配置方法、终端及网络侧设备

权利要求书

1.一种参数选择方法，其特征在于，包括：

终端确定自身满足的第一条件；

所述终端使用所述第一条件对应的人工智能AI模型参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述终端从网络侧设备接收第一配置信息，所述第一配置信息用于为所述终端配置不同条件下的AI模型参数；

其中，所述使用所述第一条件对应的AI模型参数，包括：

所述终端根据所述第一配置信息，使用所述第一条件对应的AI模型参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的AI模型参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一配置信息包括以下至少一项：

AI模型参数与条件之间的对应关系；

AI模型参数与事件之间的对应关系；

AI模型参数与小区之间的对应关系。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一配置信息用于指示、配置或激活各条件对应的AI模型参数集合。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一配置信息，使用所述第一条件对应的AI模型参数，包括：

所述终端从所述网络侧设备接收第一指示信息，并根据所述第一配置信息以及所述第一指示信息，使用所述第一条件对应的AI模型参数；

其中，所述第一指示信息用于指示所述AI模型参数集合中的与所述第一条件对应的AI模型参数；

或者，

所述第一指示信息用于指示所述终端在满足条件时使用以下至少一项：默认使用的AI模型参数、初始激活的AI模型参数、优先使用的AI模型参数。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一配置信息，使用所述第一条件对应的AI模型参数，包括：

所述终端根据所述第一配置信息以及协议约定，使用所述第一条件对应的AI模型参数；

其中，所述协议约定为所述终端在满足条件时使用以下至少一项：默认使用的AI模型参数、初始激活的AI模型参数、优先使用的AI模型参数。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述默认使用的AI模型参数、初始激活的AI模型参数和优先使用的AI模型参数中的任意一者包括以下至少一项：

标识最小的AI模型参数；

标识最大的AI模型参数；

数据量最大的AI模型参数；

数据量最小的AI模型参数；

模型结构最复杂的AI模型参数；

模型结构最简单的AI模型参数；

模型层数最多的AI模型参数；

模型层数最少的AI模型参数；

量化等级最高的AI模型参数；

量化等级最低的AI模型参数；

全连接神经网络结构的AI模型参数；

卷积神经网络结构的AI模型参数。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述使用所述第一条件对应的AI模型参数，包括：

所述终端根据第一预设规则，使用所述第一条件对应的AI模型参数；

其中，所述第一预设规则包括以下至少一项：

各条件下默认使用、初始激活或优先使用终端自身的AI模型参数；

终端使用任意AI模型参数；

各条件下默认使用、初始激活或优先使用通用AI模型参数。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述终端根据第二预设规则，不使用所述第一条件对应的AI模型参数；

其中，所述第二预设规则包括：各条件下默认使用、初始激活或优先使用非AI模型参数。