电子设备及控制该电子设备的方法与流程

技术特征：
1.一种使用人工智能神经网络模型控制电子设备的方法，所述方法包括:识别位于离电子设备预定距离内的用户的数量，基于用户的数量为多个的识别，获得关于多个用户的信息，通过将关于所述多个用户的信息输入到确定多个用户之间的关系的用户-用户神经网络模型来确定至少一个服务，向所述多个用户提供所述至少一个服务。2.根据权利要求1所述的方法，其中，获得关于多个用户的信息包括:获取关于过去数据和当前数据中的至少一个的用户信息，其中所述过去数据包括所述多个用户之间的对话次数和用户用积极词语说出其他用户的名字的次数中的至少一个，其中当前数据包括所述多个用户的面部表情和所述多个用户之间的凝视次数中的至少一个。3.根据权利要求2所述的方法，还包括基于过去数据和当前数据中的至少一个来识别所述多个用户之间的亲密度，基于所述多个用户之间的亲密度小于第一阈值的识别，提供幽默内容、视频和音乐中的至少一个。4.根据权利要求3所述的方法，还包括基于所述多个用户之间的对话次数、用户用积极词语说出其他用户的名字的次数以及所述多个用户之间的注视次数中的至少一个小于第二阈值，识别所述多个用户之间的亲密度小于第一阈值。5.根据权利要求1所述的方法，包括基于用户的数量为单个的识别，获得关于用户的信息，通过将关于用户的信息输入到确定与用户相关的当前上下文的用户-上下文神经网络模型来确定至少一个服务，向所述用户提供所述至少一个服务。6.根据权利要求5的方法，其中关于用户的信息包括用户所在的地点、当前时间和用户历史中的至少一个。7.一种使用人工智能神经网络模型的电子设备，所述设备包括:输入单元；输出单元；和处理器，被配置为：识别位于离电子设备预定距离内的用户的数量，基于用户数量为多个的识别，获得关于多个用户的信息，通过将关于多个用户的信息输入到确定多个用户之间的关系的用户-用户神经网络模型来确定至少一个服务，向所述多个用户提供所述至少一个服务。8.根据权利要求7所述的设备，其中，所述处理器还被配置为:获取关于过去数据和当前数据中的至少一个的用户信息，其中所述过去数据包括所述多个用户之间的对话次数和用户用积极词语说出其他用
户的名字的次数中的至少一个，其中当前数据包括所述多个用户的面部表情和所述多个用户之间的凝视次数中的至少一个。9.根据权利要求8所述的设备，其中，所述处理器还被配置为:基于过去数据和当前数据中的至少一个来识别所述多个用户之间的亲密度，基于所述多个用户之间的亲密度小于第一阈值的识别，提供幽默内容、视频和音乐中的至少一个。10.根据权利要求9所述的设备，其中，所述处理器还被配置为:基于所述多个用户之间的对话次数、用户用积极词语说出其他用户的名字的次数以及所述多个用户之间的注视次数中的至少一个小于第二阈值，识别所述多个用户之间的亲密度小于第一阈值。11.根据权利要求7所述的设备，其中所述处理器被配置为:基于用户的数量为单个的识别，获得关于用户的信息，通过将关于用户的信息输入到确定与用户相关的当前上下文的用户-上下文神经网络模型来确定至少一个服务向所述用户提供所述至少一个服务。12.根据权利要求11所述的设备，其中关于用户的信息包括用户所在的地点、当前时间和用户历史中的至少一个。

技术总结
公开了一种电子设备及控制该电子设备的方法。根据本公开的一种使用人工智能神经网络模型控制电子设备的方法，所述方法包括:识别位于离电子设备预定距离内的用户的数量，基于用户的数量为多个的识别，获得关于多个用户的信息，通过将关于所述多个用户的信息输入到确定多个用户之间的关系的用户-用户神经网络模型来确定至少一个服务，向所述多个用户提供所述至少一个服务。述至少一个服务。述至少一个服务。


技术研发人员：金叡薰 徐钻源 尹昭正 张峻翼
受保护的技术使用者：三星电子株式会社
技术研发日：2018.12.26
技术公布日：2022/6/10