1.一種用于確定移動設(shè)備中軟件應(yīng)用或進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)的方法，所述方法包括：
在所述移動設(shè)備的處理器中監(jiān)視所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的活動以收集行為信息；
基于所收集的行為信息來生成行為矢量；以及
通過對所述行為矢量應(yīng)用分類器模型來確定所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括：
基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇節(jié)能方案；以及
實(shí)施所選擇的節(jié)能方案。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括：
通過對所述行為矢量應(yīng)用所述分類器模型，來預(yù)測所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的未來執(zhí)行狀態(tài)；以及
向調(diào)度器通知所確定的未來執(zhí)行狀態(tài)，以使得所述調(diào)度器能夠執(zhí)行與所確定的未來執(zhí)行狀態(tài)相一致的動作。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括：
確定所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的操作系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)；以及
判斷所確定的操作系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)是否與所確定的執(zhí)行狀態(tài)相同。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，進(jìn)一步包括：
響應(yīng)于判定所述操作系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)與所確定的執(zhí)行狀態(tài)不相同，將所述軟件應(yīng)用分類為“非良性的”。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括：
基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇行為分類器模型；以及
使用所選擇的行為分類器模型來判斷所述軟件應(yīng)用是否是“非良性的”。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其中，基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇行為分類器模型包括：選擇特定于應(yīng)用的分類器模型。
8.如權(quán)利要求6所述的方法，其中，基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇行為分類器模型包括：
識別所述軟件應(yīng)用所使用的移動設(shè)備特征；以及
選擇所述行為分類器模型以包含所識別的特征。
9.如權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括：
判斷所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)是否與所述活動相關(guān)；
響應(yīng)于判定所述執(zhí)行狀態(tài)與所述活動相關(guān)，生成陰影特征值，所述陰影特征值識別所述活動被監(jiān)視期間所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)；
生成將所述活動與識別所述執(zhí)行狀態(tài)的所述陰影特征值相關(guān)聯(lián)的第二行為矢量；以及
使用所述第二行為矢量來判斷所述活動是否是“非良性的”。
10.一種計(jì)算設(shè)備，包括：
處理器，被處理器可執(zhí)行指令配置來執(zhí)行包括如下的操作：
監(jiān)視軟件應(yīng)用或進(jìn)程的活動以收集行為信息；
基于所收集的行為信息來生成行為矢量；以及
通過對所述行為矢量應(yīng)用分類器模型來確定所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)。
11.如權(quán)利要求10所述的計(jì)算設(shè)備，其中，所述處理器被處理器可執(zhí)行指令配置來執(zhí)行進(jìn)一步包括如下的操作：
基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇節(jié)能方案；以及
實(shí)施所選擇的節(jié)能方案。
12.如權(quán)利要求10所述的計(jì)算設(shè)備，其中，所述處理器被處理器可執(zhí)行指令配置來執(zhí)行進(jìn)一步包括如下的操作：
通過對所述行為矢量應(yīng)用所述分類器模型，來預(yù)測所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的未來執(zhí)行狀態(tài)；以及
向調(diào)度器通知所確定的未來執(zhí)行狀態(tài)，以使得所述調(diào)度器能夠執(zhí)行與所確定的未來執(zhí)行狀態(tài)相一致的動作。
13.如權(quán)利要求10所述的計(jì)算設(shè)備，其中，所述處理器被處理器可執(zhí)行指令配置來執(zhí)行進(jìn)一步包括如下的操作：
確定所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的操作系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)；以及
判斷所確定的操作系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)是否與所確定的執(zhí)行狀態(tài)相同。
14.如權(quán)利要求13所述的計(jì)算設(shè)備，其中，所述處理器被處理器可執(zhí)行指令配置來執(zhí)行進(jìn)一步包括如下的操作：
響應(yīng)于判定所述操作系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)與所確定的執(zhí)行狀態(tài)不相同，將所述軟件應(yīng)用分類為“非良性的”。
15.如權(quán)利要求10所述的計(jì)算設(shè)備，其中，所述處理器被處理器可執(zhí)行指令配置來執(zhí)行進(jìn)一步包括如下的操作：
基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇行為分類器模型；以及
使用所選擇的行為分類器模型來判斷所述軟件應(yīng)用是否是“非良性的”。
16.如權(quán)利要求15所述的計(jì)算設(shè)備，其中，所述處理器被處理器可執(zhí)行指令配置來執(zhí)行操作，以使得基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇所述行為分類器模型包括：選擇特定于應(yīng)用的分類器模型。
17.如權(quán)利要求15所述的計(jì)算設(shè)備，其中，所述處理器被處理器可執(zhí)行指令配置來執(zhí)行操作，以使得基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇所述行為分類器模型包括：
識別所述軟件應(yīng)用所使用的移動設(shè)備特征；以及
選擇所述行為分類器模型以包含所識別的特征。
18.如權(quán)利要求10所述的計(jì)算設(shè)備，其中，所述處理器被處理器可執(zhí)行指令配置來執(zhí)行進(jìn)一步包括如下的操作：
判斷所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)是否與所述活動相關(guān)；
響應(yīng)于判定所述執(zhí)行狀態(tài)與所述活動相關(guān)，生成陰影特征值，所述陰影特征值識別所述活動被監(jiān)視期間所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)；
生成將所述活動與識別所述執(zhí)行狀態(tài)的所述陰影特征值相關(guān)聯(lián)的第二行為矢量；以及
使用所述第二行為矢量來判斷所述活動是否是“非良性的”。
19.一種具有存儲在其上的處理器可執(zhí)行軟件指令的非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述處理器可執(zhí)行軟件指令被配置為使得移動設(shè)備處理器執(zhí)行包括如下的操作：
監(jiān)視軟件應(yīng)用或進(jìn)程的活動以收集行為信息；
基于所收集的行為信息來生成行為矢量；以及
通過對所述行為矢量應(yīng)用分類器模型來確定所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)。
20.如權(quán)利要求19所述的非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，所存儲的處理器可執(zhí)行軟件指令被配置為使得接收機(jī)設(shè)備的移動設(shè)備處理器執(zhí)行進(jìn)一步包括如下的操作：
基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇節(jié)能方案；以及
實(shí)施所選擇的節(jié)能方案。
21.如權(quán)利要求19所述的非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，所存儲的處理器可執(zhí)行軟件指令被配置為使得移動設(shè)備處理器執(zhí)行包括如下的操作：
通過對所述行為矢量應(yīng)用所述分類器模型，來預(yù)測所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的未來執(zhí)行狀態(tài)；以及
向調(diào)度器通知所確定的未來執(zhí)行狀態(tài)，以使得所述調(diào)度器能夠執(zhí)行與所確定的未來執(zhí)行狀態(tài)相一致的動作。
22.如權(quán)利要求19所述的非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，所存儲的處理器可執(zhí)行軟件指令被配置為使得移動設(shè)備處理器執(zhí)行包括如下的操作：
確定所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的操作系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)；以及
判斷所確定的操作系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)是否與所確定的執(zhí)行狀態(tài)相同。
23.如權(quán)利要求22所述的非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，所存儲的處理器可執(zhí)行軟件指令被配置為使得移動設(shè)備處理器執(zhí)行包括如下的操作：
響應(yīng)于判定所述操作系統(tǒng)執(zhí)行狀態(tài)與所確定的執(zhí)行狀態(tài)不相同，將所述軟件應(yīng)用分類為“非良性的”。
24.如權(quán)利要求19所述的非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，所存儲的處理器可執(zhí)行軟件指令被配置為使得移動設(shè)備處理器執(zhí)行包括如下的操作：
基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇行為分類器模型；以及
使用所選擇的行為分類器模型來判斷所述軟件應(yīng)用是否是“非良性的”。
25.如權(quán)利要求24所述的非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，所存儲的處理器可執(zhí)行軟件指令被配置為使得移動設(shè)備處理器執(zhí)行操作，以使得基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇所述行為分類器模型包括：選擇特定于應(yīng)用的分類器模型。
26.如權(quán)利要求24所述的非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，所存儲的處理器可執(zhí)行軟件指令被配置為使得移動設(shè)備處理器執(zhí)行操作，以使得基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇所述行為分類器模型包括：
識別所述軟件應(yīng)用所使用的移動設(shè)備特征；以及
選擇所述行為分類器模型以包含所識別的特征。
27.如權(quán)利要求19所述的非瞬態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其中，所存儲的處理器可執(zhí)行軟件指令被配置為使得移動設(shè)備處理器執(zhí)行包括如下的操作：
判斷所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)是否與所述活動相關(guān)；
響應(yīng)于判定所述執(zhí)行狀態(tài)與所述活動相關(guān)，生成陰影特征值，所述陰影特征值識別所述活動被監(jiān)視期間所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)；
生成將所述活動與識別所述執(zhí)行狀態(tài)的所述陰影特征值相關(guān)聯(lián)的第二行為矢量；以及
使用所述第二行為矢量來判斷所述活動是否是“非良性的”。
28.一種移動計(jì)算設(shè)備，包括：
用于監(jiān)視軟件應(yīng)用或進(jìn)程的活動以收集行為信息的單元；
用于基于所收集的行為信息來生成行為矢量的單元；以及
用于通過對所述行為矢量應(yīng)用分類器模型來確定所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的執(zhí)行狀態(tài)的單元。
29.如權(quán)利要求28所述的移動計(jì)算設(shè)備，進(jìn)一步包括：
用于基于所確定的執(zhí)行狀態(tài)來選擇節(jié)能方案的單元；以及
用于實(shí)施所選擇的節(jié)能方案的單元。
30.如權(quán)利要求28所述的移動計(jì)算設(shè)備，進(jìn)一步包括：
用于通過對所述行為矢量應(yīng)用所述分類器模型，來預(yù)測所述軟件應(yīng)用或進(jìn)程的未來執(zhí)行狀態(tài)的單元；以及
用于向調(diào)度器通知所確定的未來執(zhí)行狀態(tài)，以使得所述調(diào)度器能夠執(zhí)行與所確定的未來執(zhí)行狀態(tài)相一致的動作的單元。