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龙图腾网获悉红石阳光(深圳)科技有限公司申请的专利基于深度学习的车辆软件升级的多任务动态调控方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119166305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411241542.8，技术领域涉及：G06F9/48；该发明授权基于深度学习的车辆软件升级的多任务动态调控方法是由韩黎光;温长会设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的车辆软件升级的多任务动态调控方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于深度学习的车辆软件升级的多任务动态调控方法，其中，方法包括：获取车辆软件升级的多个在执行任务的状态信息；基于预训练好的深度学习模型，根据各个在执行任务的状态信息，制定任务调控方案；基于任务调控方案，对各个在执行任务进行动态调控。本发明的基于深度学习的车辆软件升级的多任务动态调控方法，基于预训练好的深度学习模型，根据车辆软件升级的各个在执行任务的状态信息，制定任务调控方案，基于任务调控方案，对各个在执行任务进行动态调控，系统可以根据汽车用户的实际使用情况进行任务动态调控，提升汽车用户的体验，提升了车机系统的智能化程度。

本发明授权基于深度学习的车辆软件升级的多任务动态调控方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的车辆软件升级的多任务动态调控方法，其特征在于，包括：获取车辆软件升级的多个在执行任务的状态信息；基于预训练好的深度学习模型，根据各个在执行任务的状态信息，制定任务调控方案；基于任务调控方案，对各个在执行任务进行动态调控；基于任务筛选条件，从各个在执行任务中筛选出至少两个目标执行任务；确定目标执行任务是否符合任务触发条件；当符合时，基于方案修正模板，根据符合任务触发条件的目标执行任务，对任务调控方案进行修正；基于修正后的任务调控方案，继续对各个在执行任务进行动态调控；其中，任务筛选条件包括以下一种或多种组合：目标执行任务之间存在任务关联关系；目标执行任务的第一特征描述因子与标准特征描述因子之间的匹配度大于等于匹配度阈值；任务调控方案中对应于目标执行任务的局部方案的调控优先级大于等于优先级阈值；其中，任务触发条件包括以下一种或多种组合：目标执行任务的任务进度大于等于进度阈值；用户在目标执行任务的已完成场景中产生了与触发行为匹配符合的场景行为；目标执行任务符合车辆软件的增量需求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人红石阳光(深圳)科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区高新南一道006号TCL大厦A707；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。