一种信息生成的方法、装置和存储介质与流程

1.本技术涉及电子商务技术领域，尤其涉及一种信息生成的方法、装置和存储介质。


背景技术：

2.随着电子商务行业的逐渐成熟，关于商品的促销活动日益增加。其中，关于商品价格和品类的促销活动变更频繁，若每种促销活动的设置人员不同时，多种促销活动的叠加可能导致促销活动异常。当促销系统、商品系统、优惠券系统相对独立时，若涉及商品众多，促销活动叠加情况复杂，各个系统之间的相互影响无法实时知悉，人工无法识别异常，只在促销活动生效才能发现。


技术实现要素：

3.本技术实施例提供了一种信息生成的方法，克服了无法识别目标物品的实际价值属性值在异常时的问题，提升了对目标物品的实际价值属性值出现异常时的识别效率和识别的准确率。
4.该方法包括：
5.获取目标物品的第一价值属性值；
6.获取满足预设条件的价值属性信息，其中，所述预设条件为所述价值属性信息所携带的第一时间范围中包含表示当前时间的时间点；
7.将所述第一价值属性值和所述价值属性信息输入预先训练的、与所述目标物品的所述第一价值属性值匹配的实际价值属性值预测模型，生成所述目标物品的实际价值属性值，其中所述实际价值属性值预测模型用于表征所述目标物品的所述第一价值属性值在适用所述实际价值属性值的条件后的变化关系；
8.将所述第一价值属性值和所述价值属性信息输入预先训练的、与所述目标物品的所述第一价值属性值匹配的预警价值属性值预测模型，生成与所述目标物品对应的预警价值属性值，其中，所述预警价值属性值预测模型用于表征所述目标物品的所述第一价值属性值和所述预警价值属性值之间的对应关系；
9.将所述实际价值属性值与所述预警价值属性值进行比较，并在所述实际价值属性值低于所述预警价值属性值时，生成预警信息。
10.可选地，在所述实际价值属性预测模型中，对所述目标物品的所述第一价值属性值适用所述价值属性信息，并基于所述价值属性信息计算所述目标物品的所述实际价值属性值。
11.可选地，当所述目标物品的所述第一价值属性值输入所述预警价值属性值预测模型时，基于所述第一价值属性值，匹配对应的预警价值属性值区间，并利用所述预警价值属性值区间对应的第一预设阈值计算所述目标物品的所述预警价值属性值。
12.可选地，所述预警信息包括预警邮件、预警短信和价值属性信息强制失效信息。
13.在本发明的另一个实施例中，提供了一种信息生成的装置，该装置包括：
14.第一获取模块，用于获取目标物品的第一价值属性值；
15.第二获取模块，用于获取满足预设条件的价值属性信息，其中，所述预设条件为所述价值属性信息所携带的第一时间范围中包含表示当前时间的时间点；
16.第一生成模块，用于将所述第一价值属性值和所述价值属性信息输入预先训练的、与所述目标物品的所述第一价值属性值匹配的实际价值属性值预测模型，生成所述目标物品的实际价值属性值，其中所述实际价值属性值预测模型用于表征所述目标物品的所述第一价值属性值在适用所述实际价值属性值的条件后的变化关系；
17.第二生成模块，用于将所述第一价值属性值和所述价值属性信息输入预先训练的、与所述目标物品的所述第一价值属性值匹配的预警价值属性值预测模型，生成与所述目标物品对应的预警价值属性值，其中，所述预警价值属性值预测模型用于表征所述目标物品的所述第一价值属性值和所述预警价值属性值之间的对应关系；
18.第三生成模块，用于将所述实际价值属性值与所述预警价值属性值进行比较，并在所述实际价值属性值低于所述预警价值属性值时，生成预警信息。
19.可选地，所述第一生成模块用于：
20.在所述实际价值属性预测模型中，对所述目标物品的所述第一价值属性值适用所述价值属性信息，并基于所述价值属性信息计算所述目标物品的所述实际价值属性值。
21.可选地，所述第二生成模块用于：
22.当所述目标物品的所述第一价值属性值输入所述预警价值属性值预测模型时，基于所述第一价值属性值，匹配对应的预警价值属性值区间，并利用所述预警价值属性值区间对应的第一预设阈值计算所述目标物品的所述预警价值属性值。
23.可选地，所述生成预警信息的步骤包括：
24.所述预警信息包括预警邮件、预警短信和价值属性信息强制失效信息。
25.在本发明的另一个实施例中，提供了一种非瞬时计算机可读存储介质，所述非瞬时计算机可读存储介质存储指令，所述指令在由处理器执行时使得所述处理器执行上述一种信息生成的方法中的各个步骤。
26.在本发明的另一个实施例中，提供了一种终端设备，包括处理器，所述处理器用于执行上述一种信息生成的方法中的各个步骤。
27.基于上述实施例，首先获取目标物品的第一价值属性值，其次，获取满足预设条件的价值属性信息，其中，预设条件为价值属性信息所携带的第一时间范围中包含表示当前时间的时间点，进一步地，将第一价值属性值和价值属性信息输入预先训练的、与目标物品的第一价值属性值匹配的实际价值属性值预测模型，生成目标物品的实际价值属性值，其中实际价值属性值预测模型用于表征目标物品的第一价值属性值在适用实际价值属性值的条件后的变化关系，然后，将第一价值属性值和价值属性信息输入预先训练的、与目标物品的第一价值属性值匹配的预警价值属性值预测模型，生成与目标物品对应的预警价值属性值，其中，预警价值属性值预测模型用于表征目标物品的第一价值属性值和预警价值属性值之间的对应关系，最后，将实际价值属性值与预警价值属性值进行比较，并在实际价值属性值低于预警价值属性值时，生成预警信息。本技术实施例通过对目标物品的实际价值属性值和预警价值属性值，在源数据系统之间无关联关系时，设置预警机制，在各个源数据系统的数据进行交汇导致目标物品对应的实际价值属性值出现异常时，识别实际价值属性
值异常的目标物品并进行提示，提升了异常识别的效率和准确率。
附图说明
28.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
29.图1示出了本技术实施例100所提供的一种信息生成的方法的流程示意图；
30.图2示出了本技术实施例200提供的一种信息生成的方法的具体流程的示意图；
31.图3示出了本技术实施例300提供的信息生成所在的系统交互的示意图；
32.图4示出了本技术实施例400提供的优惠券异常时的预警信息生成的具体流程的示意图
33.图5示出了为本技术实施例500提供的促销活动异常时的预警信息生成的具体流程的示意图
34.图6示出了本技术实施例600还提供一种信息生成的装置的示意图；
35.图7示出了本技术实施例700所提供的一种终端设备的示意图。
具体实施方式
36.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
37.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
38.基于现有技术中的问题，本技术实施例提供了一种信息生成的方法，主要适用于电子商务技术领域。通过基于目标物品的第一价值属性和价值属性信息训练的实际价值属性值预测模型和预警价值属性值预测模型，识别当前的目标物品的实际价值属性是否满足预警价值属性值，并在异常时生成预警信息，以实现一种信息生成的方法。以下几个具体实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。如图1所示，为本技术实施例100提供的一种信息生成的方法的流程示意图。其中，详细步骤如下：
39.s11，获取目标物品的第一价值属性值。
40.本步骤中，目标物品主要为商品，可以为电子商务平台上的待销售商品。当用户浏览选中某商品为目标物品时，同时获取该目标物品的第一价值属性值。其中，第一价值属性值一般为该商品的商品价格。
41.s12，获取满足预设条件的价值属性信息，其中，预设条件为价值属性信息所携带的第一时间范围中包含表示当前时间的时间点。
42.本步骤中，本技术实施例中的价值属性信息主要为针对商品价格的优惠券或促销活动等促销类型信息。电子商务平台可以设置多种不同的促销类型信息，可以针对特定商品或所有商品等。在获取了目标物品的第一价值属性值后，系统基于该目标物品自动匹配与该目标物品适应的价值属性信息，并在其中筛选出满足预设条件的价值属性信息。其中，促销类型信息一般会携带表示有效时间范围的第一时间范围。当用户选中目标物品的当前时间的时间点在第一时间范围内时，可以确认该价值属性信息可用，系统获取该价值属性信息。进一步地，获取的满足预设条件的价值属性信息可以为多条。
43.s13，将第一价值属性值和价值属性信息输入预先训练的、与目标物品的第一价值属性值匹配的实际价值属性值预测模型，生成目标物品的实际价值属性值。
44.本步骤中，基于目标物品的第一价值属性值和价值属性信息可以预先训练实际价值属性值预测模型。其中实际价值属性值预测模型用于表征目标物品的第一价值属性值在适用实际价值属性值的条件后的变化关系。具体地，实际价值属性值预测模型主要为目标物品的第一价值属性值适用获取的可以匹配使用的价值属性信息，以计算出目标物品在使用该价值属性信息后的实际价值属性值。
45.s14，将第一价值属性值和价值属性信息输入预先训练的、与目标物品的第一价值属性值匹配的预警价值属性值预测模型，生成与目标物品对应的预警价值属性值。
46.本步骤中，基于目标物品的第一价值属性值和价值属性信息可以预先训练预警价值属性值预测模型。其中，预警价值属性值预测模型用于表征目标物品的第一价值属性值和预警价值属性值之间的对应关系。具体地，预警价值属性值预测模型中可以设置多个预测条件，并进一步地对目标物品的第一价值属性值和价值属性信息进行匹配和计算，并计算目标物品对应的预警价值属性值。其中，通过预警价值属性值预测模型，基于其中设置的多个价值属性值区间内的第一预设阈值，计算目标物品的预警价值属性值。
47.另外，步骤s13和步骤s14的执行顺序没有前后之分，可以同时执行，或先后执行。
48.s15，将实际价值属性值与预警价值属性值进行比较，并在实际价值属性值低于预警价值属性值时，生成预警信息。
49.本步骤中，将目标物品分别基于前述两个预测模型得到的预测值进行比较，当目标物品的实际价值属性值低于预警价值属性值时，可以认为适用对应的价值属性信息后的目标物品的实际价值属性值出现了异常，此时生成预警信息，并向用户展示此预警信息。
50.如上所述，基于上述实施例，首先获取目标物品的第一价值属性值，其次，获取满足预设条件的价值属性信息，其中，预设条件为价值属性信息所包含的第一时间范围内包含当前时间，进一步地，将第一价值属性值和价值属性信息输入预先训练的、与目标物品的第一价值属性值匹配的实际价值属性值预测模型，生成目标物品的实际价值属性值，其中实际价值属性值预测模型用于表征目标物品的第一价值属性值在适用实际价值属性值的条件后的变化关系，然后，将第一价值属性值和价值属性信息输入预先训练的、与目标物品的第一价值属性值匹配的预警价值属性值预测模型，生成与目标物品对应的预警价值属性值，其中，预警价值属性值预测模型用于表征目标物品的第一价值属性值和预警价值属性值之间的对应关系，最后，将实际价值属性值与预警价值属性值进行比较，并在实际价值属
性值低于预警价值属性值时，生成预警信息。本技术实施例通过对目标物品的实际价值属性值和预警价值属性值，在源数据系统之间无关联关系时，设置预警机制，在各个源数据系统的数据进行交汇导致目标物品对应的实际价值属性值出现异常时，识别实际价值属性值异常的目标物品并进行提示，提升了异常识别的效率和准确率。
51.如图2所示，为本技术实施例200提供的一种信息生成的方法的具体流程的示意图。其中，该具体流程的详细过程如下：
52.s201，获取目标物品的第一价值属性值。
53.这里，在电子商务领域，当用户对选取的目标物品进行操作，如将目标物品加入购物车时，获取该目标物品的第一价值属性值。第一价值属性值为目标物品当前显示的价格。
54.s202，获取满足预设条件的价值属性信息。
55.这里，在设置的促销信息类型系统中获取满足预设条件的价值属性信息。如针对当前时间为2020年4月27日13:10:37浏览加购目标物品a，其第一价值属性值为200元，在促销信息类型系统中获取第一时间范围包含该当前时间的价值属性信息，如获取第一时间范围为生效时间为2020年4月15日00:00:00至结束时间2020年4月30日24:00:00的优惠券a(满200减180)，以及第一时间范围为生效时间为2020年4月20日00:00:00至结束时间2020年4月30日24:00:00的促销活动a(满两件打八折)。其中，预设条件主要为价值属性信息携带的第一时间范围是否包含目标物品加购可能需要结算的当前时间。
56.s203，将第一价值属性值和价值属性信息输入预先训练的、与目标物品的第一价值属性值匹配的实际价值属性值预测模型，生成目标物品的实际价值属性值。
57.这里，在实际价值属性预测模型中，对目标物品的第一价值属性值适用价值属性信息，并基于价值属性信息计算目标物品的实际价值属性值。以前述步骤s202中的价值属性信息中的优惠券a为例，在适用实际价值属性预测模型后，该目标物品的实际价值属性值为20。
58.s204，设置预警价值属性值预测模型中的预警价值属性值区间。
59.这里，预警系统可以基于目标物品的第一价值属性值，设置预警价值属性值区间。一般地，设置的预警价值属性区间可以根据电子商务平台和目标物品的第一价值属性值的分布情况设置，如设置预警价值属性值区间为a(1000-100000)，b(500-1000)，c(200-500)，d(0-200)等。
60.s205，基于预警价值属性值区间，设置表示相应的预警价值属性值的第一预设阈值。
61.这里，第一预设阈值一般指在目标物品对应的第一价值属性值在适用预警价值属性值预测模型中的预警价值属性值区间时，在与预警价值属性值区间对应的第一预设阈值。如可以设定预警价值属性值区间b(500-1000)在适用优惠券a后的第一预设阈值为0，此时第一价值属性值落在该预警价值属性区间内的目标商品可以直接适用该价值属性信息；或设定预警价值属性值区间c(200-500)在适用优惠券a后的第一预设阈值为50，此时，第一价值属性值落在该预警价值属性区间内的目标商品的第一价值属性值需要满足200-180 30＝50，即在该预警价值属性值区间c(200-500)内的目标商品的第一价值属性值需要满足230的条件。进一步地，前述举例如果存在多个目标商品，则需要考虑不同目标商品组合后的金额是否小于230，同时需要考虑相同的目标商品在不同的商品数量的组合金额是否小
于230。
62.s206，将第一价值属性值和价值属性信息输入预先训练的、与目标物品的第一价值属性值匹配的预警价值属性值预测模型，生成与目标物品对应的预警价值属性值。
63.这里，当目标物品的第一价值属性值输入预警价值属性值预测模型时，基于第一价值属性值，匹配对应的预警价值属性值区间，并利用预警价值属性值区间对应的第一预设阈值计算目标物品的所述预警价值属性值。具体的，设定预警价值属性值区间c(200-500)在适用优惠券a后的第一预设阈值为50，此时，第一价值属性值落在该预警价值属性区间内的目标商品的第一价值属性值需要满足200-180 30＝50，即在该预警价值属性值区间c(200-500)内的目标商品的第一价值属性值需要满足预警价值属性值230的条件。进一步地，前述举例如果存在多个目标商品，则需要考虑不同目标商品组合后的金额是否小于230，同时需要考虑相同的目标商品在不同的商品数量的组合金额是否小于230。
64.s207，对比实际价值属性值与预警价值属性值的大小。
65.s208，在实际价值属性值低于预警价值属性值时，生成预警信息。
66.这里，当目标物品的实际价值属性值低于预警价值属性值时，预警系统生成预警信息。其中，预警信息包括预警邮件、预警短信和价值属性信息强制失效信息。当大于时，结束当前流程。
67.本技术基于上述步骤实现一种信息生成的方法。通过实际价值属性值预测模型和预警价值属性值预测模型为目标物品的是否适用价值属性信息进行预警，为包含各类促销类型信息的促销类型信息系统在适用目标物品异常时，由预警系统发布预警信息。具体地，如图3所示，为本技术实施例300提供的信息生成所在的系统交互的示意图。其中，针对促销类型信息系统和商品系统相对独立，对于系统之间的促销信息产生的相互影响可能无法实时获悉，且涉及的目标商品众多，促销类型信息叠加情况复杂，人工无法识别风险的问题。通过商品系统和促销类型信息系统结合，实时获取价值属性信息的变化，分析结果；同时可以按照目标物品的品类、目标物品的第一价值属性值等维度设置预警价值属性值预测模型中的参数，可以设置价值属性信息的有效时时间范围、促销类型信息(促销活动、优惠券等)、第一预设阈值、预警信息(预警邮件、预警短信、强制失效等)。
68.举例如下，当促销类型信息为优惠券时，若优惠券金额设置异常，触发失效。如图4所示，为本技术实施例400提供的优惠券异常时的预警信息生成的具体流程的示意图，具体过程如下：
69.店铺a设置一张优惠券a，满200减180；生效时间2020年5月10日-2020年5月15日，未设置目标物品和目标物品的分类信息；店铺a按照店铺a和第一价值属性值设置预警价值属性值预测模型中的预警属性价值区间a(1000-100000)，b(500-1000)，c(200-500)，d(0-200)(根据目标物品的分布情况，任意设置)；根据预警属性价值区间a、b、c、d设置预警价值属性值预测模型中的与预警属性价值区间a、b、c、d对应的各个参数，如价值属性信息的开始时间(2020年5月10日00:00:00)、策略结束时间(2020年5月15日24:00:00)、促销类型信息(优惠券)、金额类型(固定)，第一预设阈值(30)、预警信息(强制失效)；促销类型信息系统按照时间范围获取可用的优惠券信息；根据优惠券使用的目标物品，获取目标物品的第一价值属性信息；输入实际价值属性值预测模型，按照第一价值属性值(30)重新计算目标商品的实际价值属性值，与预警价值属性值预测模型生成的预警价值属性值210(30 180)
进行比较；当实际价值属性值小于预警价值属性值210，发送预警信息，自动失效优惠券，或用户立即修正优惠券，增加商品维度，或者调整优惠券金额满2000减180；如果存在多个目标物品，则需要考虑不同商品组合后的金额是否小于210，同时需要考虑相同的目标物品不同的商品数量的组合；另外，针对各种优惠券的叠加，目标物品的凑单同样使用，混合后的金额打到预警条件也启动预警。
70.当促销类型信息为促销活动时，若促销活动设置异常，触发失效。如图5所示，为本技术实施例500提供的促销活动异常时的预警信息生成的具体流程的示意图，具体过程如下：
71.店铺a设置a目标物品的第一价值属性值为1000，促销活动为满2件打0.08折，促销活动的生效时间2020年5月10日-2020年5月15日；店铺a按照店铺a和价值属性信息(促销活动)设置预警价值属性值预测模型中的预警属性价值区间a(1000-100000)，b(500-1000)，c(200-500)，d(0-200)(根据目标物品的分布情况，任意设置)；根据预警属性价值区间a、b、c、d设置预警价值属性值预测模型中的相应参数，如各个预警属性价值区间对应的第一预设阈值、促销类型信息(促销活动)、金额类型(比例)，第一预设阈值(30％)、预警类型(强制失效)；将a目标物品分别输入实际价值属性值预测模型和预警价值属性值预测模型，计算a的实际价值属性值为160，预警价值属性值为2000*0.3＝600；目标物品的实际价值属性值小于预警价值属性值，当前促销活动自动失效，同时发预警信息，用户立即修正促销活动，满2件打8折等。
72.本技术实施例可以按照商品、促销类型信息、商品分类、商家等多维度配置不同的预警价值属性值预测模型，可以提前计算价值属性信息生效后的实际价值属性值，可以随时根据第一价值属性值和促销类型信息进行调整，实时计算预警价值属性值，针对异常的促销类型信息生成预警信息。
73.基于同一发明构思，本技术实施例600还提供一种信息生成的装置，其中，如图6所示，该装置包括：
74.第一获取模块61，用于获取目标物品的第一价值属性值；
75.第二获取模块62，用于获取满足预设条件的价值属性信息，其中，预设条件为价值属性信息所携带的第一时间范围中包含的表示当前时间的时间点；
76.第一生成模块63，用于将第一价值属性值和价值属性信息输入预先训练的、与目标物品的第一价值属性值匹配的实际价值属性值预测模型，生成目标物品的实际价值属性值，其中实际价值属性值预测模型用于表征目标物品的第一价值属性值在适用实际价值属性值的条件后的变化关系；
77.第二生成模块64，用于将第一价值属性值和价值属性信息输入预先训练的、与目标物品的第一价值属性值匹配的预警价值属性值预测模型，生成与目标物品对应的预警价值属性值，其中，预警价值属性值预测模型用于表征目标物品的第一价值属性值和预警价值属性值之间的对应关系；
78.第三生成模块65，用于将实际价值属性值与预警价值属性值进行比较，并在实际价值属性值低于预警价值属性值时，生成预警信息。
79.本实施例中，第一获取模块61、第二获取模块62、第一生成模块63、第二生成模块64和第三生成模块65的具体功能和交互方式，可参见图1对应的实施例的记载，在此不再赘
述。
80.可选地，第一生成模块63用于：
81.在实际价值属性预测模型中，对目标物品的第一价值属性值适用价值属性信息，并基于价值属性信息计算目标物品的实际价值属性值。
82.可选地，第二生成模块64用于：
83.当目标物品的所述第一价值属性值输入预警价值属性值预测模型时，基于第一价值属性值，匹配对应的预警价值属性值区间，并利用预警价值属性值区间对应的第一预设阈值计算目标物品的预警价值属性值。
84.可选地，第三生成模块65包括：
85.预警信息包括预警邮件、预警短信和价值属性信息强制失效信息。
86.如图7所示，本技术的又一实施例700还提供一种终端设备，包括处理器701，其中，处理器701用于执行上述一种信息生成的方法的步骤。从图7中还可以看出，上述实施例提供的终端设备还包括非瞬时计算机可读存储介质702，该非瞬时计算机可读存储介质702上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器701运行时执行上述一种信息生成的方法的步骤。实际应用中，该终端设备可以是一台或多台计算机，只要包括上述计算机可读介质和处理器即可。
87.具体地，该存储介质能够为通用的存储介质，如移动磁盘、硬盘和flash等，该存储介质上的计算机程序被运行时，能够执行上述的一种信息生成的方法中的各个步骤。实际应用中，所述的计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或多个程序被执行时，能够执行上述的一种信息生成的方法中的各个步骤。
88.根据本技术公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质，例如可以包括但不限于：便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件，或者上述的任意合适的组合，但不用于限制本技术保护的范围。在本技术公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
89.本技术附图中的流程图和框图，示出了按照本技术公开的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或者代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应该注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同附图中所标注的顺序发生。例如，两个连接地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按照相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或者流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
90.本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本技术中。特别地，在
不脱离本技术精神和教导的情况下，本技术的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，所有这些组合和/或结合均落入本技术公开的范围。
91.最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本技术的具体实施方式，用以说明本技术的技术方案，而非对其限制，本技术的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行变更或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些变更、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。