CN119487498A 用于可追溯性意识人工智能的方法、架构、设备和系统 （交互数字专利控股公司）

2024.12.31PCT/US2023/0264932023.06.28WO2024/006385EN2024.01.04用于可追溯性意识人工智能的方法、架构、实现追溯人工智能(AI)任务和主机装置的于安装在所述装置上以执行AI任务的人工智能追溯信息对应于用于追溯与所述AI模型相关联2从至少一个其他装置接收用于安装在所述装置上以执行人工智能AI息对应于用于追溯与所述AI模型相关联的AI管从所述至少一个其他装置中的第一装置接收指示第二其中所述至少一个处理器被配置为：通过从所述第二装置基于所述追溯指令和来自所述用户的所述输入生成用于将完全训练的AI模型推送到所述装置的地址中从至少一个其他装置接收用于安装在所述装置上以执行AI任务的人息对应于用于追溯与所述AI模型相关联的AI管3从所述至少一个其他装置中的第一装置接收指示第二基于所述追溯指令和来自所述用户的所述输入生成用于将完全训练的AI模型推送到所述装置的地址中从另一装置接收用于安装在所述装置上以执行AI任务的人工智能AI模型、以及向所述另一装置传输消息，所述消息包括指示所述AI模型在所述装置上的安装的信输指示针对AI模型的请求和在所述装置处能够用于追溯所述装置上的所述AI模型的资源基于所述追溯指令和来自所述用户的所述输入从另一装置接收用于安装在所述装置上以执行AI任务的人工智能AI模型、以及4向所述另一装置传输消息，所述消息包括指示所述AI模型在所述装置上的安装的信向所述另一装置传输指示针对AI模型的请求和在所述装置处能够用于追溯所述装置基于所述追溯指令和来自所述用户的所述输入5信息，该追溯指令对应于用于追溯与该AI模型相关联的AI管道的一个或多个阶段的信息；[0008]图1B是示出可以在图1A所示的通信系统内使用的示例无线发射/接收单元(WTRU)[0009]图1C是示出可以在图1A所示的通信系统内使用的示例无线电接入网络(RAN)和示6[0010]图1D是示出可以在图1A所示的通信系统内使用的又一个示例RAN和又一个示例CN[0025]图16示出根据实施例的AI模型生产者(AIMP)将AI模型注册到AI存储库(AIR)的方[0033]图24示出在ETSI安全人工智能(SAI)的框架中包括任务和模型部署的可追溯性意[0034]在以下详细描述中，阐述许多特定细节以提供对本文公开的实施例和/或示例的7图1A至图1D提供了各种类型的无线装置和基础设施的概述，其中网络的各种元件可以利[0037]图1A是示出可以实施一个或多个公开的实施例的示例通信系统100的系统图。通接入系统。通信系统100可以使得多个无线用户能够通过共享系统资源(包括无线宽带)来102d、无线电接入网络(RAN)104/113、核心网络(CN)106/115、公共交换电话网络(PSTN)器人和/或其他无线装置)、消费电子装置、在商业和/或工业无线网络上操作的装置等。114b可以包括任何数量的互连基站和/或网络元[0040]基站114a可以是RAN104/113的一部分，该RAN还可以包括其他基站和/或基站114b可以被配置为在一个或多个载波频率上发射和/或接收无线信号，这可以被称为8用长期演进(LTE)和/或LTE_高级(LTE_A)和/或LTE_高级Pro(LTE_APro)来建立空中接口(例如，供无人机使用)、道路等局部区域中的无线连接。在实施例中，基站114b和WTRU9数据报协议(UDP)和/或互联网协议(IP)的公共通信协议的互连计算机网络和装置的全球系统。网络112可以包括由其他服务提供商拥有和/或运营的有线和/或无线通信网络。例118和收发器120可以一起集成例如在电子封[0053]发射/接收元件122可以被配置为通过空中接口116向基站(例如，基站114a)发射以包括两个或更多个发射/接收元件122(例如，多个天线)以用于通过空中接口116来发射[0055]收发器120可以被配置为调制将由发射/接收元件122发射的信号并且解调由发[0056]WTRU102的处理器118可以联接到以下各项并且可以从其接收用户输可移动存储器132的任何类型的合适的存储器访问信息并将数据存储在其中。不可移动存[0058]处理器118还可以联接到GPS芯片组136，该芯片组可以被配置为提供关于WTRU102的当前位置的位置信息(例如，经度和纬度)。除了或代替来自GPS芯片组136的信息，和下行链路(例如，用于接收)两者的特多个收发器以用于通过空中接口116与WTRU102a、102b、102c进行通信。在实施例中，来向WTRU102a发射无线信号和从该WTRU接收提供控制平面功能以用于在RAN104与采用其他无线电技术(诸如GSM和/或WCDMA)的其他间锚定用户平面、在DL数据可用于WTRU102a、102b、102c时触发寻呼、管理和存储WTRU[0071]处于基础设施基本服务集(BSS)模式的WLAN可以具有用于BSS的接入点(AP)以及送(例如，在它们之间直接发送)。在某些代表性实施例中，DLS可以使用802.11eDLS或802.11z隧道DLS(TDLS)。使用独立BSS(IBSS)模式的WLAN可能没有AP，并且IBSS内或使用[0072]当使用802.11ac基础设施操作模式或类似的邻或不相邻的20MHz信道的组合来形成将数据分为两个流。可以分别在每个流上进行快速傅里叶逆变换(IFFT)处理和时域处理。可以将80+80配置的上述操作反过来，并且可以将组合数据发送到媒体访问控制(MAC)层、长度或可扩展长度的子帧或传输时间间隔(160b、160c)进行通信/连接的同时与gNB180a、180b、180c进行通信/连接。例如，WTRU入的服务等。AMF162可以提供控制平面功能以用于在RAN1[0087]CN115可以促进与其他网络的通信。例如，CN115可以包括作为CN115与PSTN108之间的接口的IP网关(例如，IP多媒体子系统(IMS)服务器)或可以与所述IP网关通信。示出)执行本文关于以下中的任一者描述的功能中的一者或多者或全部：WTRU102a至的任何其他元件/装置。仿真装置可以是被配置为对本文描述的功能中的一者或多者或全部进行仿真的一个或者多个装置。例如，仿真装置可以用于测试其他装置和/或模拟网络[0089]仿真装置可以被设计为在实验室环境和/或运营商网络环境中实现对其他装置的完全或部分地实现和/或部署时执行一个或多个或全部功能，以便测试通信网络内的其他[0090]一个或多个仿真装置可以在不作为有线和/或无线通信网络的一部分实现/部署测试)的有线和/或无线通信网络中的测试场景中使用，以便实现对一个或多个部件的测集和可选的特征工程/提取；3)训练以便学习AI模型；4)验证以便测试和验证学习的AI模[0105]根据AI部署选择，AI代理可以是：1)负责学习AI模型的的、用于学习的AI代理AI模型是连接DNN中所有神经元的权重集。深度学习系统可以部署为单个AI代理(即AIA4LI)或多个单独的AI代理(例如一个于训练DNN的数据项应没有或只有很小的相关性才能实现良好的性能(例如学习准确性)。络(RNN)和长短期记忆(LSTM)是用于自然语言管用于学习的FL代理(即AIA4L)，而每个FLC具有可以用于学习和推理的FL代理(即[0125]3GPPTR23.700_80[3GPPTR23.700_80v0.3.0(2022_05)5G系统对基于AI的服务模型的可追溯性]旨在研究AI可追溯性在保护AI方面的作用，并且探索与在不同任务或各DL代理(即DLA4L)被部署在与基站协同定位的边缘服务器中。DL代理被配置有AI任务以学可以比推理阶段更重要，因为训练阶段由具有更多潜在威胁或风险的多个分布式节点执[0139]根据本原理的AI管理主要指多个阶段/操作/程序，诸如但不限于用于将AIH注册个AI管道或追溯管道的一个阶段)，使用不同但适当的可追溯性指令并根据需要生成合适的AI追溯记录。举例来说，这种灵活的可追溯性意识AI管理架构可以提供通用的方法/接口/程序，可以利用这些方法/接口/程序以基于不同AI系统的需求来实现针对不同AI系统[0151]当AI主机发现并请求安装/托管AI模型时，方法可以保证发现的AI模型的追溯指动追溯方法，该方法通过共同考虑需要追溯哪个AI任务/模型(即追溯指令)以及AI主机可以分配或负担哪些资源来追溯其托管的AI任务/模型(即追溯能力)来将可追溯性支持和AI[0167]AI追溯管理器(AITM)可以基于AI任务/模型的追溯指令和托管AI任务/模型的AI主机(AIH)的追溯能力(例如，用于存储生成的AI追溯记录的可用存储装置)来提供和确定如AI管理器(AIM))并由它们发现。AIH可以是AI模型生产者(AIMP)或AI模型用户(AIMU)；[0169]AIM可以在将AI任务部署到AIMP时通过为AI任务配置追溯指令来同时启用可追溯[0170]AIM可以在将AI任务部署到AIMU时通过为AI任务配置追溯指令来同时启用可追溯[0171]AIR还可以维护AIMP生成并注册到AIR的AI模型的列表。当AIMP注册AI模型时，AIMP可以为AI模型配置追溯指令。AIMU可以来到AIR以便发现具有与AIMU的追溯能力相匹且同时根据为该AI任务/模型配置的追溯指令来生成AI追溯记录。AI追溯记录被发送到分[0175]AIMP可以将部分训练的AI模型与追溯指令一起预先注册到AIR或将其宣布给理器(AIM)、AI追溯管理器(AITM)、AI存储库(AIR)、AI模型生产者(AIMP)、AI模型用户(AIMU)和分布式数据系统(DDS)。该架构的显著特征是通过这些逻辑实体之间的协作交互[0177]AI任务：AI任务可以作为AIMP或AIMU处的AI代理的一部分安装在AI模型生产者2)根据安装的追溯指令生成AI追溯记录。AIMU和AIMP可以协同定位在相同物理节点(诸如[0179]TRACE_INSTRUCTIOAI算法(例如DNN的反向传播)来训练AI模型(例如DNN的一组参数/权重)。独立的AIMP可以不同数据输入的相同AI模型。AI模型的内容可以包含其自己的追溯指令和要求(Trace_[0185]AI追溯指令(ATI)：AI追溯指令描述了应如何记录AI过程和来自AI任务的结果信[0188]然后，AIM确定将选择的AI任务安装到AIMP。AIM从AIR中发现用于选择AI任务的[0191]AITM可以从AIM发现AI任务，并且根据预分配的策略来确定适用于AI任务的追溯[0192]AITM可以经由其TRACE_MGMT_API更新和移除安装在AIMP处的AI任务的任何配置[0193]AITM可以经由其TRACE_MGMT_API更新和移除安装在AIMU处的AI任务的任何配置且可以托管AI任务以训练AI模型；和/或2)它是否具有任何经训练的AI模型以便注册到且可以托管AI任务以使用AI模型来推理知识；和/或2)它是否安装了用于知识推理的任何溯能力可以描述为AIMU可以为追溯AIMU处的AI任务而分配的可用的计算/存储/通信资源以便AIM(和/或AITM)可以找到AIMP，并且AIM可以为其分配与其Trace_Capability相匹配[0205]AIMP可以具有嵌入AITM，该嵌入AITM管理AIMP处的AI代理和/或使用由AIMP提供AIH_4可以直接相互交互和/或在AIR_2/AIM/AITM的帮助下交互，例如以交换AI模型和/或推理知识。AIM可以直接与每个AIH对话(例如，[0218]AI主机(AIH)可以是用于训练AI模型的AIMP或者用于使用AI模型来推理知识的在这种AIH注册期间，AIH向AIR指示其AI能力和追溯能力。AIR可以维护注册AIH记录的列以及3)MODEL_MGMT_API的API_AIH是否具有用于存储AI追溯记录的DSS或其他外部实体的接口，4)AIH可以使用的通信能力(诸如带宽)以便将AI追溯记录发送到DSS或其Capability可以指示关于托管AI任务的可追溯性的附加信息，例如包括以下一项或多项：托管AI任务在某个时间段内生成的AI追溯记录的统计信息(例如，AI任务在该时间段内生[0225]Training_Data_Info：如果AIH是AIMP并且具有本地训练数据，则AIH使用一旦交易已被添加到账本结构中，如果账本使用区块Num和Block_Seq_Num唯一地标识存储在账本上的交易Txt_Example。DSS可以将Transaction_Seq_Num和/或Block_Seq_Num返回给AIR。任何实体(包括AIR)都可以使用Transaction_Seq_Num和Block_Seq_Num从账本中检索交易Txt_Example。AIR可以将Transaction_Seq_Num和Block_Seq_Num包含在要发送给AIH的响应消息[0246]图11示出根据本原理经由DSS进行可追溯性意识AI主机注册的实施例。在这种情[0259]在DSS1103支持分布式账本功能(诸如区块链)的情况下，交易将在某种共识协议取Transaction_Seq_Num和Block_可以包括Transaction_Seq_Num和Block_Seq_Num以及要检索的[0269]DSS1103使用标识符(例如AIR可以在其在步骤S1118中发送给AIM1107(或其他AIH)的响应中[0292]在步骤S1122(类似于步骤S1110)中，DSS1103在检索到所请求的信息后，向AIM[0294]将描述可追溯性意识AI任务部署的四个实施例。图12示出AIH发起的可追溯性意[0302]_AI_Task_Size_Threshold：AIH1101要求其请求的AI任务的大小应小于AI_1101可以使用的通信能力(诸如带宽)以便将AI追溯记录发送到DSS或其他实体，5)支持其步骤S1202中使用多个其他参数的组合(例如，AI_Tas[0316]·Trace_Record_Identifier：TR(j)的标识符，诸如地址或统一资源标识符算)的瞬时准确度在由AI_Model_Training_Accuracy_Range定义的范围内时，创建新的追[0322]·AI_Model_Test_Accuracy_Range：当测试数据下的AI模型的测试准确度在由[0325]_Trace_Record_Forwarding_Address：指示用于存储要创建的追溯记录的位置用此追溯指令的AIH将向该外部实体转发任何创[0326]_Trace_Record_Forwarding_Condition：它描述了AIH应将创建的追溯记录转发M包含在Trace_Record_Forwarding_Frequenc[0329]_Trace_Record_Forwarding_Metadata：指示当AIH将追溯记录转发给外部实体Trace_Record_Forwarding_Metadata可以指示对应的区块链交易格式。AIH可以根据交易格式将M条追溯记录封装在一个或多个区块链交易中，并且将这些区块链交易发送到外部体可以基于凭证对AIH进行身份验证和授权。如果外部实体是区块链或分布式账本系统，Trace_Record_Forwarding_Credentials可以包含AITM[0331]Trace_Scope和Trace_Record_Creation_Condition共同确定应何时生成AI追溯AI_Task_Content_Address(参见下文)；如果不包括该地址，则相反可以需要AI_Task_[0336]_AI_Task_Content_Address：可以从中下载所选择的AI任务的软件代码的地[0338]_Trace_Instructions：如在步骤S1208中的响应中接收的(或在其他地方获得与AI任务一起安装。当AI任务用于学习时，可以不需要此标识符。如果消息中包含AI_[0343]_Training_Data_Source：AIH1201应检索或下载训练数据的位置(例如，URI、[0346]_Input_Data_Source：AIH可以检索或下载输入数据并从输入数据中得到知识的[0348]步骤S1210中的响应还可以请求在AIH在步骤S1212中安装了AI任务之后从AIH分布式账本后，AIH将知道用于添加的交易的对应的Transaction_Seq_Num和Block_Seq_[0368]AIM1303可以从DSS(例如分布式账本)中搜索一个或多个AIR，特别是如和记录与AI任务相关的信息以及应追溯和记录哪种类型的信息。这类似于图12的步骤ID、AI_Task_Type、Trace_Instructions和/或Other_Discovery_Criteria相匹配的适当AIR1307接收的。AIM1303可以简单地使用在步骤S1306中接收[0391]_Input_Data_Source：AIH应从其检索或下载输入数据并从输入数据中得到知识[0395]AIH1301还可以(或者替代地)创建包含响应的交易并将该交[0399]图14示出根据本原理的实施例的AIH发起的可追溯性意识FL任务部署的方法。该AIM1405可以从AIR中检索的关于每个FLC的附加信息来对这些FLC进行身求追溯指令。此消息中包含的AIH_ID包含FLS1403的标识符。AIH_ID还可以包含在步骤[0409]FLC1401安装AI任务，类似于步骤S1412，并且在步骤S1420中向FLS1[0410]在步骤S1422中，与图12中的步骤S1214类似，FLS1403向AIM1405发送响应。和每个FLC1401的标识符，以及指示安装在FLS1403处的AI任务和[0411]在步骤S1424中，与图12中的步骤S1214类似，AIM1405为安装在FL[0414]图15示出根据本原理的实施例的AIM发起的可追溯性意识FL任务部署的方法。该示多个FLS的标识符和所有FLC的标识符[0426]FLC1501安装FL任务，并且在步骤S1524中，与图14中的步骤S1420类似，向AIM)将所需的追溯指令与要注册的AI模型DNN的所有参数/权重)和模型版本。如果模型未经过完全训练，则不需要AI_Model_[0442]_AI_Model_ID：先前注册的AI模型的标识符。AIMP可以使用AI_Model_ID来通知[0443]_AI_Model_Address：在AIMP处部分训练或仍在训练的AI模型的地址。使用此参练后从AIMP下载。如果注册消息中未包含AI_Model_Content，则AIMU或AIR可以使用AI_Model_Address稍后访问AIMP以检索模[0444]_AIM_ID：如果AIMP处的AI模型训练任务由AIM安装，则此参数指示AIM的标识符可以使用步骤S1602以预先注册或预先宣布仍在果AIMP1603在步骤S1602中请求更新先前注册的AI模型，则AIR16[0450]_AI_Model_Us先前已将AI任务安装到AIMP以便训练/生成正在注册[0461]在步骤S1608之后，AIR1601可以向AIM或AITM发送包含在步骤S1606中创Trace_Instructions时，AIR可以将Trace_Instructions与对应的AI_Model_ID和AIMP_ID[0467]图17示出根据本原理的实施例的AIR辅助的可追溯性意识模型发现和部署的方括类似的信息(例如，“Trace_Scope”)，它们是如图12中步骤S1208中描述的“Trace_[0472]_AI_Model_ID：先前下载的AI模型的标识符。AIMU1701可以使用此参数从AIR然可以发现具有不匹配的Trace_Instructions的AI模型并将其以检查Trace_Criteria中包含的“Trace_Scope”是否与任何维护的AI模型的Trace_包含此信息，则AIMU1701可以使用它从AIMP检索AI模型，如将在步骤S1706和S1708中所将描述的，如果该信息包含在步骤S1702中的消息中，则AIMU1701可以执行步骤S1710和可以包括额外的追溯要求(例如由AIMP设置)，这些[0483]在AI_Model_Address包含在步骤S1704中的响应中的情况下，AIMU1701在步骤S1706中向AIMP1705发送消息以检索由AI_Model_Address表示的AI模型。该消息可以包[0486]_AI_Model_Push_Address：AIMP1705可以使用该地址将完全训练的AI模型的内[0487]AIMP1705可以使用AI_Model_ID和/或AI_Model_Address来唯一地标识AIMP[0491]_Trace_Instructions：如果AI模型完全训练，则为AI模型所需的追溯指令和要[0493]_AITM_ID：AITM的标识符或地址，AIMU1701可以从中检索来自[0495]应注意，例如在AIMU1701在步骤S1704的响应中已接收到来自AIR的追[0501]AITM1707例如基于步骤S1710中的请求消息中接收的Trace_Criteria和Trace_[0502]再次应注意，AIMU1701本身可以根据步骤S1704或S1708中的响应中接收的[0504]在步骤S1716中，AIMU1701可以向人员呈现在步骤S1712中接收的或以其[0505]步骤S1718中，AIMU1701可以接收来自人员的输入。AIMU1701可以通过结合Trace_Instructions和来自人员的输入来生成最终的追溯配置(Trace_Configuration)。AIMU1701将Trace_Configuration配置到A[0512]在步骤S1722中，AIMU1701向AIR或AITM发送通知，如由在步骤S1704中接收的[0515]AIMU依赖AIM以在AIR处发现满足其追溯标准的AI模型。AIR可以将AI模型地址返[0516]图18示出根据本原理的实施例的AIM协调的可追溯性意识AI模型发现和部署的方的步骤S1706，但是消息中包含的AI_Model_Push_Address可以指示AIM1803用于从AIMP1807接收AI模型的地址或者AIMU1801用于从AIMP1807接收AI模型的地址。如果AI_Model_Push_Address是AIMU1801的地址，则AIMP1807可以使用该AI_Model_Push_Address直接向AIMU1801推送或发送AI[0523]在步骤S1812中，在检索到Trace_Instructions后，AITM1809将其发送到AIM[0524]基于在步骤S1804和/或步骤S1812中接收的Trace_Instructions，AIM1803[0527]_Trace_Instructions：[0528]在一种变体中，AIM1803不向AIMU1801发送Trace_Instructions。相反，AIM1803可以例如通过呈现其标识符和/或确定的追溯指令的任何标识符来将针对AIMU1801[0542]在步骤S1826中，AIM1803向AIR1805或AITM1809发送通知消息，如由先配置的策略确定将通知发送到AIR1805和/或AITM1809。通知可以[0546]图19示出根据本原理的实施例的AIR辅助的可追溯性意识模型发现和部署的方[0549]_Trace_Criteria：用于发现AIMU的追溯标准。换言之，AIMP发现其“Trace_足如由AI_Criteria表示的AI标准的AIMU。AI_Criteria可以包含类似于如图10中步骤[0551]AIR1903使用接收的Trace_Criterial和AI_Criteria来检查(本地)维护的AI主[0565]_AI_Model_Push_Address：AIMP1905可以使用该地址将完全训练的AI模型的内[0569]_Trace_Instructions：如果AI模型完全训练，则为AI模型所需的追溯指令和要维护关于每个AI模型记录在区块链中存储位置的信息(例如，包含AI模型记录的区块和交[0581]在步骤S1904中，AIR1903可以在响应中仅包含找到的AIMU的AI主机[0596]AIM和AIR可以作为AI管理和存储库功能(AIMRF)集成在一个装置或节点中，所述[0597]AITM可以实施为AI追溯管理功能(AITMF)，其可以被部署为独立NF或5G策略控制其AI_Capability和Trace_C有其AI_Capability和Trace_CAIMRF，从而指示其AI_Capability和Trace_Capability，而UE_2将自身作为AIMP注册到AIMRF并且也指示其AI_Capability和Trace_Capability。AIMRF维护已注册AIMU和AIMP的定UE_1和UE_2的适当的Trace_Instructions。AITMF可以将Trace_Instructions存储到[0606]AIMRF负责将AI任务部署到UE_2以便训练AI模型。当AIMRF将AI任务部署到UE_2册的AI模型可以具有相关联的Trace_Instru任务部署到UE_1时，它可以配置具有Trace_Instructions的AI任务。此类Trace_Trace_Capability与发现的AI模型的Trace_Instru使用单独的步骤从AIMRF检索/拉取发现的AI模型及其Trace_Inst[0612]图21示出在3GPP蜂窝网络中部署可追溯性意识AI管理的另一示例。在这个示例[0613]图22示出在3GPP蜂窝网络中部署可追溯性意识AI管理的另一示例。在这个示例[0615]图23示出基于图19中的过程的可追溯性意识AI模型发现和部署的服务流程的示AIMP从AIMRF中找到合适的UE，其Trace_Capability与AIMP的Trace_Criteria相匹配。然[0620]_UE已注册到3GPP蜂窝网络，并且可以经由AMF(未示出)与核心网络功能(诸如[0627]AIMRF2303授权在步骤S2302中接收到的AIMP的请求。在获得批准的情况下，AIMRF2303将从其本地维护的AIH记录中找到一个或多个AIMU2301。在步骤S2308中，[0631]在步骤S2316中，UE2301可以向AITMF2309发送请求以检索AI模型的追溯指[0636]在步骤S2328中，UE2301将AI模型记录发送到AIMRF2303、AIMP2305、AITMF[0638]图24示出根据本原理在ETSISAI的框架中实施的可追溯性意识AI任务和模型部[0645]在步骤2404中，AIRM2403向DSS2409生成AI主机记录(即AIMU和AIMP的注册记册的AIMP2405和AIMU2401的Trace_Instru[0650]在步骤2414中，可以经由AIRM2403，AIMP2405将生成的AI模型部署到AIMU描述对于本领域技术人员而言将明显。此类修改和改变旨在落入所附权利要求的范围内。有WTRU的一些或所有结构和功能的具有无线能力和/或有线能力(例如，可系带)的装置；的示例可以包括无人机或被配置为流式传输信息以提供适应现实体验连接传输)和计算机可读存储介质。非暂时性计算机可读存储介质的示例包括但不限于只程领域技术人员的实践，对操作或指令的动作和符号表示的引用可以由各种CPU和存储器[0660]本领域普通技术人员将了解，动作和符号表示的操作或指令包括CPU对电信号的CPU可读的任何其他易失性(例如，随机存取存储器(RAM))或非易失性(例如，