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ICML
使用基于 Transformer 的分子表示模型改进电解质配方的性能预测
高效高性能电解液的开发对于推进能量存储技术，特别是电池技术非常重要。本文介绍了一种新的方法，利用基于 Transformer 的分子表示模型来有效地捕捉电解液配方的表示，通过在两个电池属性预测任务中对该方法进行评估，结果表明其在性能上优于目
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8 days ago
锂离子电池循环寿命预测：机器学习与更多
电池是动态系统，受到电池设计、化学成分、制造和工作条件等复杂的非线性老化影响。预测电池的循环寿命和估算老化状态对于加快电池的研发和测试，以及进一步了解电池的退化过程非常重要。本教程首先概述了循环寿命预测的基本原理、机器学习和混合电池模型。然
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3 months ago
基于数据驱动方法的电池性能深度分析
应用机器学习技术，研究了电池容量削减的机制，通过 WOA-ELM 模型，确定了影响电池特定容量的关键因素，并解释了它们与电极材料的结构损伤和电池循环期间的故障之间的联系。
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10 months ago
商业锂离子电池浅循环状态健康估计的自注意力知识领域适应网络
本文提出了一种使用自注意力蒸馏模块和多核最大均值差异技术的无监督深度转移学习方法，用于估算浅循环电池的 SOC，与其他转移学习方法相比，该方法具有更高的准确性和超出 2％的均方根误差。
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a year ago
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