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摘要：本公开提出了一种OTA升级任务的执行方法、装置和电子设备，涉及深度学习处理等人工智能领域，方法包括获取待发送至目标车辆的目标OTA升级任务的目标任务类型，并根据目标任务类型确定目标车辆执行目标OTA升级任务所需的目标升级电量；获取目标车辆的目标车辆电池的目标元数据，并根据目标元数据得到目标车辆电池的预测电池电量；根据目标升级电量和预测电池电量，确定目标车辆是否可以执行目标OTA升级任务。本公开中，提高了目标车辆电池的电量预测的准确程度，提高了判断效率，节约了OTA升级任务的发送资源以及目标车辆的车端算法资源，实现对目标车辆的个性化判断，优化了目标车辆的用户体验。

主权项：1.一种OTA升级任务的执行方法，应用于云端，其中，所述方法包括：获取待发送至目标车辆的目标OTA升级任务的目标任务类型，并根据所述目标任务类型确定所述目标车辆执行所述目标OTA升级任务所需的目标升级电量；获取所述目标车辆的目标车辆电池的目标元数据，并根据所述目标元数据得到所述目标车辆电池的预测电池电量；根据所述目标升级电量和所述预测电池电量，确定所述目标车辆是否可以执行所述目标OTA升级任务；所述获取待发送至目标车辆的目标OTA升级任务的目标任务类型，包括：根据所述目标OTA升级任务中包括的升级数据包的属性参数，获取执行所述目标OTA升级任务后目标车辆中的升级对象，进而确定所述目标OTA升级任务对应的任务类型，并将其确定为目标OTA升级任务的目标任务类型；其中，所述目标元数据包括目标车辆电池的品牌、型号、使用年限，所述获取所述目标车辆的目标车辆电池的目标元数据，并根据所述目标元数据得到所述目标车辆电池的预测电池电量，包括：根据所述目标元数据获取所述目标车辆电池的目标属性参数，并根据所述目标属性参数得到第二车辆集合，其中，所述第二车辆集合中各车辆的车辆电池的样本属性参数与所述目标属性参数相同；获取所述第二车辆集合中各车辆的车辆电池的样本电压值，和各车辆的车辆电池在所述样本电压值下的样本剩余电量；获取待训练的剩余电量预测模型，并根据所述样本属性参数、所述样本电压值以及所述各车辆的车辆电池在所述样本电压值下的样本剩余电量，对所述剩余电量预测模型进行训练，得到训练好的目标剩余电量预测模型；基于所述目标剩余电量预测模型和所述目标车辆电池的所述目标元数据，获取所述目标车辆电池的所述预测电池电量。

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