인공 지능 기술 들 이 본 명세서 에 기재 된 결정 들 및 추론 들 을 실행 하 기 위해 사용 될 수 있 음 을 이해 해야 한다 . 이러 한 기술 들 은 본원 에 개시 된 다양 한 자동 화 된 형태 들 의 구현 에 따라 데이터 로부터 학습 하 여 추단 하 고 그리고 / 또는 다수 의 저장 유닛 들 에 걸친 정보 의 동적 저장 에 관해 결정 하 기 위한 다양 한 방법 들 ( 예 를 들 어 , 은닉 마르코프 모델 ( HMM ) 들 및 관련 된 프로토타입 의존 모델 들 ( related prototypical dependency models ) , 예 를 들 어 , 베이시 안 모델 스코어 또는 근사 를 이용 하 는 구조 탐색 에 의해 생성 되 는 베이시 안 네트워크 들 과 같 은 더욱 일반 적 인 확률 그래프 모델 들 ( probabilistic graphical models ) , 지원 벡터 머신 ( SVM ) 들 과 같 은 선형 분류기 들 , " "" 신경망 "" 방법 들 ", 퍼지 로직 방법 들 , 및 데이터 융합 을 수행 하 는 다른 방법 들 과 같 은 비 선형 분류기 들 등 ) 중 하나 를 사용 한다 . 이러 한 기술 들 은 정리 증명 들 ( theorem provers ) 또는 더욱 발견 적 인 규칙 기반 전문가 시스템 들 ( more heuristic rule - based expert systems ) 과 같 은 논리 관계 들 의 포착 을 위한 방법 들 을 포함 할 수 있 다 . 다른 ( 제 3 ) 당사자 에 의해 설계 된 소정 의 경우 들 에서 , 이러 한 기술 들 은 외부 적 으로 플 러 깅 가능 한 모듈 로서 표현 될 수 있 다 . 변 경기 ( 406 ) 는 이동 디바이스 ( 202 ) 를 새로운 셀 로 이동 시키 고 , 그리고 / 또는 동작 을 이전 주파수 로 복귀 시킬 수 있 다 .