（延边大学工学院）
摘要：智能通信设备作为二十一世纪最有代表性的科技产品，随着云物大智移技术飞速发展不断更新换代，仍不能很好适应新系统，最为突出的是延迟问题，很多用户选择不更新系统维持运转，无法享受到最新科技，得不偿失。再有，人们享受科技带来益处同时希望得到更人性化服务，对目前搜索方式和不明确搜索结果，希望得到一个了解自己的终端，在搜索过程中无需特意输入关键词而让终端智能完成。针对以上两个问题，我将提出智能通信终端优化方案、优化思路，完善智能通信终端。
关键词：智能通信终端；系统优化；延迟；搜索引擎。
1.绪论
首先，所谓智能通信终端是终端；之后是通信，提供给用户将消息从一个地方有效地传递到另一个地方；最后是智能，是核心。
我们将信息资源上传网络或存储本地，通过终端进行搜索，搜索过程中我们发现诸多问题：效率问题、准确问题，如何优化通信终端，如何加入智能化设计，这是我们的探究方向。
终端在进行信息传递中出现延迟、错误问题，我们会想到是设备核心CPU的运转处理不能支持庞大的信息筛选处理，当然，这也与终端所支持的通信方式和宽带特性有关，如果一个终端只在软件上开发各种新技术，却不在硬件上得到良好支持，是无法真正做到智能化的。
5G 时代，更需解决终端的传输速率问题，也需要进行智能化筛选信息通道，带来更可靠的、更有效率的传输。而如何提高信息准确率，这就更需要人工智能的帮助了，唯有提高信息传递速率和准确率，才能打造出更加完善的人工智能终端设备。
2．智能通信终端优化相关技术
2.1通信能力
智能通信终端具有灵活的接入模式和高带宽通信性能，根据所选择的服务及其所处的环境自动调整所选择的通信方式。移动智能终端支持GSM，WCDMA，CDMA2000，TD-SCDMA，WiFi 和 WiMAX 等模式，适应各种标准网络，支持语音业务，支持多种无线数据业务。固定智能终端支持 PSTN，xDSL，IEEE 802.3x 等模式。根据终端所处环境和信息格式选择不同的业务支持信息的传输，择优筛选。
2.2功能使用
科技不断发展，智能通讯终端更加人性化、个性化和多功能，已经从以设备为中心的模式进入以人为本的模式。集成嵌入式计算，控制技术，人工智能技术和生物识别技术，充分体现以人为本的原则，使终端更加人性化。
3．智能通信终端优化解决方案
3.1分析结果
3.1.1分析延迟问题
首先，来分析如何解决信息传输速率延迟的问题。
我们通过Android 系统卡顿问题了解一下，Android 是一个基于Linux内核的移动操作系统，应用层采用 java 语言编写，响应机制被确定为正常的线程优先级，即帧和核首先被响应，然后触摸操作被动画化。可以想象这段时间内的延迟时间，用户难以避免在滑动屏幕时延迟暂停。
大部分终端卡顿问题几乎是同样原因，我们在这一部分引入人工智能技术，根据需要动态调度资源，如 CPU、GPU 和内存，使软件和硬件进行细粒度资源调度。深入优化系统组件[5]，解决久用卡顿问题。使系统能够实时智能感知应用程序的内存需求，及时采用内存碎片计算模型，实时感知系统内存的碎片化程度。积极组织内存碎片以确保应用程序在使用过程中随时使用连续内存空间以提高内存分配效率。基于手机人工智能学习技术，实现基于用户习惯的智能排序算法，对后台不常用的应用程序和文件进行优先级排序，提升压缩比例，使 CPU 处理更有效，节省额外的应用系统所使用流量。
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网速优化方面，与带宽有很大关系，无论是终端与终端之间的联系，还是终端与基站的联系，都需要合适的通信信道来支持数据连接，可以加入 CDMA 技术，提升信道传输容量，利用人工智能技术择优选择传输最安全、最稳定的信道，加上 CDMA 技术扩充信道容量，使终端信息传输更加有效。
3.1.2分析信息处理问题
接着，再来看如何提高信息处理的准确率。
我们用搜索引擎Google 来具体分析。在 Google Brain 团队中，提出一种使用深度学习架构发现优化方法的神经优化器搜索，其利用一个递归神经网络控制器，访问通常与优化相关的简单原语列表，提出简单学习率衰减方案，线性余弘衰减。
所谓的优化搜索引擎技术，也就是 SEO 技术，针对密度高的关键字建立独立的数据库，按均匀分布或点击排序进行排列组合，做到搜索精准。是一种人工智能的技术，通过深入学习机器，引入人工智能来实现智能感知。
人工智能的最大应用是深度学习。目前，离线深度学习框架，在线深度学习框架和在线预测框架被统一到 tf和日志处理中。特征提取、模型训练和在线服务部署端到端流程，大大提高了算法的迭代效率。
外加上提到过的语音系统，对语音进行优化处理，加入到搜索引擎，人性化设计使智能通信终端更好的为用户提供最方便快捷的科技服务。
3.2优化思路
通过以上深度分析，并参考当下智能通信方面的最新科技，整理出智能通信终端的优化思路。
3.2.1优化信息传输速率
主要从两方面解决：
1.优化终端的核心-CPU，应用人工智能的自动化减少应用软件的运行，解放 CPU 的过压运转，通过测试用户使用软件的频率和时间建立数据分析，将并不需要应用后台程序强制关闭，但不删除该软件的使用痕迹，方便用户下次应用软件时造成资料丢失，这部分可以用到上述所提到过的智能排序法。也可以通过清除部分垃圾资料解放运行空间，使应用程序运行过程中有足够的时间和空间完成操作，这是上述所提到过的内存碎片化计算模型。
2.优化终端的宽带，提高信号传输的信道容量，最为熟知的扩频技术，码分多址CDMA 技术，利用其蜂窝通信系统提高信道的容量。也可以利用人工智能自动筛选合适的网络通道，在移动终端设置应用程序网络权限表，每个应用程序设置自己的网络优先级，智能检测访问网络的应用程序，获取应用程序名称，在网络权限表中查找网络优先级并根据网络优先级连接到网络。通过设置应用程序网络权限表，应用程序可以根据设定的优先级进行网络连接，以保证应用程序的正常运行。每个应用程序都优先考虑网络，以便两个设置网络优先级的应用程序可以同时工作。每个应用程序都预先设置在网络权限表中。
3.2.2优化信息搜索引擎
从信息搜索角度，优化思路是利用人工智能，根据用户的平时搜索习惯相应的建立独立资料库，智能深度学习，更加人性化的思考分析用户的爱好，通过对不同终端的搜索量进行统计，对关键词汇的搜索次数和最高点击率进行数据分析与统计，结合用户的个人习惯，找出交叉搜索，更加精准和有效的为用户提供优质的服务；对于数据库的占用问题，让人工智能对数据库的应用进行频率和时间的统计，有选择的将不常用的数据库删除，避免造成内存占用导致搜索速率下降，至于数据库的分类，由人工智能自行处理。
4．总结
智能通信迎来了发展的黄金时期，智能通信终端更是重中之重，提升终端通信能力，增强硬件方面支持，配合人工智能技术，让终端更人性化，逐渐靠近人工大脑，这也是未来终端的发展趋势。
论文作者:尹馨予
论文发表刊物:《知识-力量》2018年8月下
论文发表时间:2018/7/30
标签：终端论文; 智能论文; 人工智能论文; 通信论文; 应用程序论文; 技术论文; 网络论文; 《知识-力量》2018年8月下论文;