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    重庆时时彩杀码口诀: 基于共同序列模式的、用于智能客户服务的分析系统和方法.pdf

    关 键 词:
    基于 共同 序列 模式 用于 智能 客户 服务 分析 系统 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201210439999.0

    申请日:

    2012.10.29

    公开号:

    CN103793284A

    公开日:

    2014.05.14

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 11/00申请日:20121029|||公开
    IPC分类号: G06F11/00 主分类号: G06F11/00
    申请人: 伊姆西公司
    发明人: 陈超; 付宇; 钟钱杰; 刘晶晶; 陈齐彦
    地址: 美国马萨诸塞州
    优先权:
    专利代理机构: 北京市金杜律师事务所 11256 代理人: 王茂华
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201210439999.0

    授权公告号:

    103793284B||||||

    法律状态公告日:

    2017.06.20|||2014.06.11|||2014.05.14

    法律状态类型:

    授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种信息分析方法和信息分析系统。该方法从源信息集合中提取多项元数据,以生成元数据集合,所述元数据包括错误日志信息,所述错误日志信息在所述元数据集合中构成错误序列;以及为多个所述元数据集合生成共同错误序列集合。通过该方法,可以使得容易地获得基于全局的错误序列模式,并在面临新的错误时可以容易地与先前的错误序列模式相比对,以便预防、诊断及修复错误。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种信息分析方法,包括:
    基于源信息集合生成元数据集合,所述元数据包括错误日志信息,所述错误日志信息在所述元数据集合中构成错误序列;以及
    为多个所述元数据集合生成共同错误序列集合。

    2.  根据权利要求1所述的方法,其中所述元数据还包括时间信息,并且所述方法进一步包括:
    在所述第一集合中归一化所述时间信息。

    3.  根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
    在所述元数据集合中去除重复的错误日志信息。

    4.  根据权利要求3所述的方法,其中所述去除重复的错误日志信息进一步包括去除以下中的一个或多个类型的消息:
    完全相同的错误日志、仅非关键部分不同而其它部分完全相同的错误日志、关键部分相同的错误日志、用户认定为重复的错误日志。

    5.  根据权利要求3所述的方法,其中所述去除重复的错误日志信息进一步包括通过机器学习进行和/或由用户进行。

    6.  根据权利要求1-5之任一所述的方法,其中所提取的元数据为设定时间段内的元数据和/或来自设定的源。

    7.  根据权利要求1-5之任一所述的方法,其中为多个所述元数据集合生成共同错误序列集合进一步包括:
    为多个所述元数据集合中的每两个所述元数据集合生成共同错误序列集合;以及
    将所生成的每两个所述元数据集合的共同错误序列集合合并为所述多个元数据集合的共同错误序列集合。

    8.  根据权利要求7所述的方法,其中为多个所述元数据集合中的每两个所述元数据集合生成共同错误序列集合为并行进行。

    9.  根据权利要求7所述的方法,其中将所生成的每两个所述元数据集合的共同错误序列集合合并为所述多个元数据集合的共同错误序列集合进一步包括:
    统计每个共同错误序列出现的次数。

    10.  根据权利要求1-5之任一所述的方法,其中所述错误序列标识所述错误日志信息之间的联系。

    11.  根据权利要求1-5之任一所述的方法,其中所述源信息包括与以下中的一个或多个相关的信息:应用程序日志、系统事件、系统日志、流程堆栈、线程堆栈、用户记录、应用程序记录;和/或
    所述错误日志信息包括与以下中的一个或多个相关的信息:运行时错误、警告、调试。

    12.  根据权利要求1-5之任一所述的方法,其中所述元数据进一步包括日志等级和/或所述错误日志信息的出处。

    13.  根据权利要求1-5之任一所述的方法,其中所述共同错误序列集合包括多个所述元数据集合中相同的错误日志信息构成的错误序列的集合。

    14.  根据权利要求13所述的方法,其中相同的错误日志信息构成的错误序列的长度大于设定阈值。

    15.  根据权利要求13所述的方法,其中所述相同的判断标准由用户设定。

    16.  一种信息分析系统,包括:
    预处理装置,用于基于源信息集合生成元数据集合,所述元数据包括错误日志信息,所述错误日志信息在所述元数据集合中构成错误序列;以及
    共同序列生成装置,用于为多个所述元数据集合生成共同错误序列集合。

    17.  根据权利要求16所述的系统,其中所述元数据还包括时间信息,并且所述系统进一步包括:
    归一化装置,用于在所述第一集合中归一化所述时间信息。

    18.  根据权利要求16所述的系统,进一步包括:
    去重装置,用于在所述元数据集合中去除重复的错误日志信息。

    19.  根据权利要求18所述的系统,其中所述去重装置进一步包括用于去除以下中的一个或多个类型的消息的装置:
    完全相同的错误日志、仅非关键部分不同而其它部分完全相同的错误日志、关键部分相同的错误日志、用户认定为重复的错误日志。

    20.  根据权利要求18所述的系统,其中所述去重装置的操作通过机器学习进行和/或由用户进行。

    21.  根据权利要求16-20之任一所述的系统,其中所提取的元数据为设定时间段内的元数据和/或来自设定的源。

    22.  根据权利要求16-20之任一所述的系统,其中所述共同序列生成装置进一步包括:
    子共同序列生成装置,用于为多个所述元数据集合中的每两个所述元数据集合生成共同错误序列集合;以及
    合并装置,用于将所生成的每两个所述元数据集合的共同错误序列集合合并为所述多个元数据集合的共同错误序列集合。

    23.  根据权利要求22所述的系统,其中所述子共同序列生成装置并行地为多个所述元数据集合中的每两个所述元数据集合生成共同错误序列集合。

    24.  根据权利要求22所述的系统,其中所述合并装置进一步包括:
    统计装置,用于统计每个共同错误序列出现的次数。

    25.  根据权利要求16-20之任一所述的系统,其中所述错误序列标识所述错误日志信息之间的联系。

    26.  根据权利要求16-20之任一所述的系统,其中所述源信息包括与以下中的一个或多个相关的信息:应用程序日志、系统事件、系统日志、流程堆栈、线程堆栈、用户记录、应用程序记录;和/或
    所述错误日志信息包括与以下中的一个或多个相关的信息:运行时错误、警告、调试。

    27.  根据权利要求16-20之任一所述的系统,其中所述元数据进一步包括日志等级和/或所述错误日志信息的出处。

    28.  根据权利要求16-20之任一所述的系统,其中所述共同错误序列集合包括多个所述元数据集合中相同的错误日志信息构成的错误序列的集合。

    29.  根据权利要求28所述的系统,其中相同的错误日志信息构成的错误序列的长度大于设定阈值。

    30.  根据权利要求28所述的方法,其中所述相同的判断标准由用户设定。

    说明书

    说明书基于共同序列模式的、用于智能客户服务的分析系统和方法
    技术领域
    本发明涉及信息分析领域,更具体地,涉及一种基于共同序列模式的分析系统和方法。
    背景技术
    随着计算机技术的不断发展,经常存在需要在多个系统中部署产品组件的情形。一旦出现错误(error),针对复杂产品组件的分析是耗时以及复杂的工作(即使对于简单的产品部署来说也是如此)。相关信息(例如应用日志、系统日志/事件)被放置在若干主机/组件、实例中。如何分析信息并找到错误的根源是极富挑战性的工作。
    现有的方法一般通过查看单个案例的单个日志文件来查找问题,这不能检测事件序列并获得有用信息。在复杂的多生产环境中,找到问题根源非常困难,尤其是在存在多个噪声信息时尤其如此。历史性日志不能用于未来的诊断和对严重问题的预防。之前的信息在分析之后不能以适当形式保存??梢钥吹?,要从复杂的事件中获得问题的根源而不比较不同的日志信息是非常困难的。
    发明内容
    为了解决现有技术中存在的上述问题,本发明提出如下方案。
    根据本发明的第一方面,提供一种信息分析方法,包括:基于源信息集合生成元数据集合,所述元数据包括错误日志信息,所述错误日志信息在所述元数据集合中构成错误序列;以及为多个所述元数据集合生成共同错误序列集合。
    根据本发明的第二方面,提供一种信息分析系统,包括:预处理装置,用于基于源信息集合生成元数据集合,所述元数据包括错误日志信息,所述错误日志信息在所述元数据集合中构成错误序列;以及 共同序列生成装置,用于为多个所述元数据集合生成共同错误序列集合。
    附图说明
    图1是示出了根据本发明的、用于信息分析的方法100的流程图。
    图2是示出了根据本发明实施方式的、用于生成元数据集合的示例图。
    图3是示出了根据本发明实施方式的、用于生成共同错误序列集合的示例图。
    图4是示出了根据本发明的、用于信息分析的系统400的框图。
    图5是示出了适于用来实践本发明实施方式的计算机系统500的示意性框图
    应当注意,附图中的流程图和框图,图示了按照本发明各种实施例的装置、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???、程序段、或代码的一部分,所述???、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。也应当注意,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于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连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,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或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。
    具体实施方式
    下面将参考若干示例性实施方式来描述本发明的原理和精神。应当理解,给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本发明,而并非以任何方式限制本发明的范围。
    为了对信息进行分析,首先应当采集作为分析基础的信息。针对 分析所采集的信息包括例如来自不同的客户环境的不同的源的应用程序日志、系统事件/日志、流程/线程堆栈、用户/应用记录等。术语“日志”用来表示所有这类信息,大多数“日志”为非结构化数据。而“错误日志信息”用于表示“日志”中与错误有关的信息。要注意的是,这里所称的术语“错误(error)”是广义的,其可以包括运行时错误(runtime error)、警告(warn)、调试信息(DEBUG)以及I NFO等等各种级别的与出错或潜在的危险有关的信息,并且其还可以随时由用户来调整其所覆盖的范围。
    在日志中存在的错误日志信息的特点可以归纳如下:
    1.重复性:如果错误是由软件问题所引起的,则它们会在客户的环境中发生,并且该问题会被报告多次。
    2.因果关系:如果在特定序列中若干错误频繁发生,则它们在很大程度上具有因果关系;
    3.分布性:日志分布在若干主机/组件/实例中,一些由生产、中间件所产生,另一些由操作系统OS(如Windows事件)或CPU/存储器/网络的系统日志所产生。
    4.前兆性:许多错误不会突然地发生,它们具有一些前兆性的错误或者警告事件。
    5.滞后性:许多错误不会立即停止,而是会引起后续的错误。
    6.严重性:通常较早期的错误具有较小的破坏性,而较后期的错误则具有较大的破坏性。
    由于上述特点,对于长期存在的生产/方案系统而言,存在许多来自客户案例用于数据挖掘的历史日志。在本公开中,引入了基于日志中的共同序列模式的、用于智能客户服务的分析系统,共同序列也是生产中的共同问题。这些模式将用于对不同的问题进行分类,找到不同的症状的根源,在发生严重问题之前设计“预激活”的解决方案等等。
    图1是示出了根据本发明的、用于信息分析的方法100的流程图。应理解的是,方法100中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行, 和/或并行执行。方法100还可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。为更好地描述本发明,以下结合附图2和附图3来详细描述方法100。图2是示出了根据本发明实施方式的、用于生成元数据集合的示例图。图3是示出了根据本发明实施方式的、用于生成共同错误序列集合的示例图。本领域技术人员应理解,附图2和附图3仅为示例,而非对本发明的限制。
    方法100开始之后,首先进到步骤S102,基于源信息集合生成元数据集合。要注意的是,这里所称的源信息包括各种信息,例如如前文所述的来自客户环境的不同的源(source)的诸如应用程序日志、系统事件、系统日志、流程堆栈、线程堆栈、用户记录、应用程序记录之类的信息。这些源信息作为分析的依据。并且,步骤S102中的元数据(metedata)包括错误日志信息,该错误日志信息在所述元数据集合中构成错误序列(error sequence)。
    除了错误日志信息之外,元数据还可以包括时间信息。由于来自不同源数据的时间信息的格式往往不同,因此为便于比较,还需要归一化(normalize)时间信息的格式(即调整时间差异),从而将日志合并为单个列表以用于单个视图。
    除此之外,元数据还可以包括日志等级和/或所述错误日志信息的出处,例如错误日志信息所述的日志文件来自于哪个线程或哪个组件等。在提取元数据时,有时可以仅选择错误日志等级在错误/警告以上的日志信息,因为它们在客户服务中往往更为有用。
    举例而言,在图2的示例中,从源信息集合201-203中分别提取元数据204-206??梢钥吹?,例如元数据204与205的时间格式并不相同,因此需要通过归一化时间来统一时间的格式,如207所示。
    回到图1,在本发明的可选实施方式中,方法100前进到步骤S104,在元数据集合中去除重复的错误日志信息。本领域技术人员应理解,步骤S104是可选而非必须的,不能作为对本发明的限制。为了减少元数据集合的大小以便提高效率,如果多个错误日志信息表示同样的日志信息,则将(例如相邻的)错误日志信息精简为单个错误 日志信息。例如如图2所示,对框207进行去重操作,获得简化过的208。
    在步骤S104中,确定是否是重复的错误日志信息的方法至少包括如下几种:
    A.严格字符匹配:使用严格字符匹配来比较两个错误消息,如果完全相同,则将其提取为单个错误;
    B.正则表达式:例如,如果错误消息类似于“Timeout,failed to index document with id xxxxxx”,则如果错误消息的其它部分相同,即使id为“yyyyyy”也认为是相同的错误消息。这时可以使用正则表达式来忽略掉id,并且将错误提取为单个错误;
    C.部分匹配:仅错误消息的关键部分会被提取出来用于比较,例如,如果错误消息包含了在一些Java日志中的错误行,则可以忽略调这些内容,因为其仅在细微版本上有所变化。继而比较错误消息的其它部分。
    D.机器学习:可以利用机器学习来对错误分类并提取,用户可以接受/拒绝来自机器学习的结果以用于准确提??;
    E.人员交互:可以通过引入用户来确认是否将两类错误提取成一个。
    本领域技术人员应理解,这些方法A-E仅是示例性的,不作为对本发明的限制。
    此外,方法A-E可以单独地进行,也可以根据需要选取其中若干个同时进行。
    在现实世界中,大多数情况将包含千兆字节的日志内容,并且最终错误日志序列的大小将是巨大的,为了进一步得到更为可用的错误日志序列模式并且去除噪声,需要减少错误日志的数目。为此,方法100还可以例如包括基于一个多维标准来筛选错误的步骤(图1中未示出)。例如,可以通过采用时间窗口(例如半年内)来进一步限定元数据集合的数据?;蛘呋箍梢匝≡窭醋灾钊缣囟ㄈ罩疚募?实例/组件等的源的元数据。在图2中,框209即为采用“Dec-22”这一天作 为时间窗口来进一步限定元数据集合的示例。除此之外,方法100也可以让用户手动地去除那些确定为不重要的错误,或者去除那些被用户认为是重复的错误。
    至此,方法100已经获得了包括错误日志信息的元数据集合??梢越砦笕罩拘畔⑺钩傻拇砦笮蛄凶魑菁系闹钊缜┟嗟谋晔?。
    接下来,方法100进到步骤S106,为多个元数据集合生成共同错误序列集合。该集合中的每个共同错误序列由于可用于对未来错误的比较和诊断,因此也被称为“共同错误序列模式”或被简称为“共同序列模式”。
    传统的实现生成共同错误序列集合的方法例如可以采用最长共同子序列(longest common subsequence,LCS)算法,公式(1)示出了传统LCS算法:

    其中,Xi和Yi分别表示错误序列,xi和yi则相应表示Xi和Yi序列中的每项错误。
    本公开内容将上述LCS算法改进为LCS’算法,示例性的改进方面如下:
    1.比较的目标是元数据信息群组,公式(1)中“等于”和“不等于”的定义可以根据不同的场景,基于消息、级别、源等由具体方法或用户来限定。
    2.将长度大于(例如由用户)设定的阈值的共同序列作为“共同错误序列”。
    在具体比较过程中,当存在多个元数据集合时,如图3所示,可选地通过将该多个元数据集合中的每两个元数据集合进行比较,生成每两个元数据集合的共同错误序列集合,并将所生成的每两个所述元数据集合的共同错误序列集合合并为所述多个元数据集合的共同错 误序列集合。如图3所示,从序列1和序列2所生成的共同错误序列模式的示例可以是E1->E2->E3。该错误序列模式例如可以标识出所述错误日志信息之间的某种联系(在此示例中为错误E1引起错误E2,错误E2引起错误E3)。所生成的共同错误序列集合例如可以存储于中央序列模式存储库中。
    容易了解,前述两两比较所带来的复杂度为0(M*N)。当N表示存在的计数时,比较将进行N*(N-1)/2次,数值是相当巨大的。这个性能因而可以被进一步优化:例如,由用户来去除被确认为是重复的元数据集合以避免重复工作。此外,在本发明的可选实施方式中,还可以引入批处理方式(例如Hadoop),例如为多个所述元数据集合中的每两个所述元数据集合生成共同错误序列集合可以并行进行以提高效率。在另一可选实施方式中,还可以统计每个共同错误序列出现过多少次的信息并加以保存。出现的次数越多,说明该错误序列发生的越频繁,其越典型,从而应当花费更多精力来调研该问题并解决该问题。
    另外,根据本发明的可选实施方式,在获得共同错误日志序列作为日志序列模式之后,用户还可能需要检查模式是否是有效模式。这是因为有可能会生成一些无效模式(例如由于模式长度的阈值过低所引起)。用户需要将这些无效模式去除并且将它们添加到模式黑名单列表(blacklist)中以供将来的筛选,黑名单列表需要频繁更新以避免加入了有用的模式。
    至此,方法100结束。
    接下来参照图4进一步描述根据本发明的、用于信息分析的系统400的框图。如图所示,系统400包括预处理装置401和共同序列生成装置402。预处理装置401用于基于源信息集合生成元数据集合,所述元数据包括错误日志信息,所述错误日志信息在所述元数据集合中构成错误序列。共同序列生成装置402用于为多个所述元数据集合生成共同错误序列集合。
    在本发明的可选实施方式中,元数据还可以包括时间信息,并且所述系统400进一步可以包括归一化装置403,用于在所述第一集合中归一化所述时间信息。
    在本发明的可选实施方式中,系统400进一步可以包括去重装置404,用于在所述元数据集合中去除重复的错误日志信息。并且所述去重装置进一步包括用于去除以下中的一个或多个类型的消息的装置:完全相同的错误日志、仅非关键部分不同而其它部分完全相同的错误日志、关键部分相同的错误日志、用户认定为重复的错误日志。在本发明的可选实施方式中,去重装置404的操作通过机器学习进行和/或由用户进行。
    在本发明的可选实施方式中,所提取的元数据为设定时间段内的元数据和/或来自设定的源。
    在本发明的可选实施方式中,共同序列生成装置402进一步包括:子共同序列生成装置405,用于为多个所述元数据集合中的每两个所述元数据集合生成共同错误序列集合;以及合并装置406,用于将所生成的每两个所述元数据集合的共同错误序列集合合并为所述多个元数据集合的共同错误序列集合。并且合并装置406可以进一步包括统计装置407,用于统计每个共同错误序列出现的次数。
    在本发明的可选实施方式中,子共同序列生成装置405并行地为多个所述元数据集合中的每两个所述元数据集合生成共同错误序列集合。
    在本发明的可选实施方式中,错误序列可以标识所述错误日志信息之间的联系。
    在本发明的可选实施方式中,源信息包括与以下中的一个或多个相关的信息:应用程序日志、系统事件、系统日志、流程堆栈、线程堆栈、用户记录、应用程序记录;和/或错误日志信息包括与以下中的一个或多个相关的信息:运行时错误、警告、调试。
    在本发明的可选实施方式中,元数据进一步包括日志等级和/或所述错误日志信息的出处。
    在本发明的可选实施方式中,共同错误序列集合包括多个所述元数据集合中相同的错误日志信息构成的错误序列的集合。在本发明的 进一步可选实施方式中,相同的错误日志信息构成的错误序列的长度大于设定阈值。
    在本发明的可选实施方式中,相同的判断标准由用户设定。
    图5示出了适于用来实践本发明实施方式的计算机系统的示意性框图。如图5所示,计算机系统可以包括:CPU(中央处理单元)501、RAM(随机存取存储器)502、ROM(只读存储器)503、系统总线504、硬盘控制器505、键盘控制器406、串行接口控制器507、并行接口控制器508、显示控制器509、硬盘510、键盘511、串行外部设备512、并行外部设备513和显示器514。在这些设备中,与系统总线504耦合的有CPU501、RAM 502、ROM 503、硬盘控制器505、键盘控制器506、串行控制器507、并行控制器508和显示控制器509。硬盘510与硬盘控制器405耦合,键盘511与键盘控制器506耦合,串行外部设备512与串行接口控制器507耦合,并行外部设备513与并行接口控制器508耦合,以及显示器514与显示控制器509耦合。
    应当理解,图5所述的结构框图仅仅为了示例的目的而示出的,而不是对本发明范围的限制。在某些情况下,可以根据具体情况而增加或者减少某些设备。
    特别地,除硬件实施方式之外,本发明的实施方式可以通过计算机程序产品的形式实现。例如,参考图1描述的方法100可以通过计算机程序产品来实现。该计算机程序产品可以存储在例如图5所示的RAM 504、ROM 504、硬盘510和/或任何适当的存储介质中,或者通过网络从适当的位置下载到计算机系统500上。计算机程序产品可以包括计算机代码部分,其包括可由适当的处理设备(例如,图5中示出的CPU 501)执行的程序指令。所述程序指令至少可以包括:用于将在加载游戏期间与用户存在交互的内容,抽取成一个或多个用户交互??榈闹噶?,其中所述用户交互??榭啥懒⒓釉?;以及用于优先加载所述用户交互??榈闹噶?。
    上文已经结合若干具体实施方式阐释了本发明的精神和原理。根据本发明的实施方式,可以使得自动从多个源文件中提取出共同的错 误日志序列并自动保存;通过调查序列模式相关的重要事件,具有找到所有相继错误的根源的高可能性,这在复杂问题诊断时非常有用,尤其在多生产环境中。错误的共同序列示出了不同错误之间的次数。如果时间允许的话,还可以经由预激活错误序列的监视来预防后续错误的发生。而且,可以将已获得的历史共同错误序列与当前的系统错误进行匹配,从而诊断错误并采取适当措施加以恢复。
    应当注意,本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现;软件部分可以存储在存储器中,由适当的指令执行系统,例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现,例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其??榭梢杂芍钊绯蠊婺<傻缏坊蛎耪罅?、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现,也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现,也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
    应当注意,尽管在上文详细描述中提及了设备的若干装置或子装置,但是这种划分仅仅并非强制性的。实际上,根据本发明的实施方式,上文描述的两个或更多装置的特征和功能可以在一个装置中具体化。反之,上文描述的一个装置的特征和功能可以进一步划分为由多个装置来具体化。
    虽然已经参考若干具体实施方式描述了本发明,但是应该理解,本发明并不限于所公开的具体实施方式。本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。所附权利要求的范围符合最宽泛的解释,从而包含所有这样的修改及等同结构和功能。

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