丹芪胶囊是不是治白癜风的药物 https://m-mip.39.net/czk/mipso_4325488.html集微网6月10日消息（文/数码控），昨天傍晚小米旗下的MIUI官方微博发文科普灵弦算法是如何做到识别用户的运动行为。
要识别用户的运动行为，灵弦算法需要具备2个能力：
1.推理用户每秒所处的瞬时运动状态；
2.根据每一个瞬时运动状态组成的时间序列，计算用户所经历的运动行为。
相较可穿戴设备，手机识别用户运动行为最大的劣势在于，手机可能处于的位置多种多样。可能为手持、置于裤子口袋、上衣口袋等位置，以及多种位置交替出现、摆放姿态交替出现等等。所以灵弦算法需要具备多种姿态下的运动识别能力，相对于可穿戴设备来说要求更高。
AI运动感知由于不需要用户标记运动的开始或结束，所以在运动时间序列识别中，灵弦算法也面临更复杂的情况。如两种运动交替出现，且时间长度相当，该判断为何种运动；单一运动多段进行，起止时间难以判断；多种场景多轮切换，如何定义真正的运动场景等。
所以灵弦算法还需要很强的容错、纠错、校验的能力，从而做到时间片段的分析、整合以及过滤。
另外，灵弦算法需要全天候运行，实现用户使用手机过程中的AI运动感知，这就需要灵弦算法本身是一个低功耗的算法。除低功耗外，由于算法需要跑在资源极端匮乏的运行环境，所以对算法模型的大小及复杂度也有限制。
最终，小米通过一个模型大小仅百KB级别的神经网络实现了这些需求，在复杂度与推理效果间取得了不错的平衡。经泰尔实验室测试认证，灵弦算法的算法准确率为94.3%，召回率80.9%，均超过另一家手机自动运动识别的表现，达到手机自动运动识别的业界领先水准。（校对/七七）
