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王鲁; 王峰; 徐竞; 赵延鹏; 李玮; 王艳艳; 王应彪;
西南林业大学机械与交通学院;
SOM神经网络; 支持向量机; PNGV模型; 退役电池; 电池分选;
机译:基于支撑矢量机的退役锂离子电池有效筛选方法
机译:基于X射线计算机断层扫描图像的退役锂离子电池的梯度筛选方法
机译:用于航天器中的串联配置锂离子电池组的电池分选算法
机译:“没有核能的生活”:基于经济学的核电站退役制定模型和指南。 San Onofre核电站的案例:经济影响和可靠性考虑因素导致工厂退役。
机译:使用光流细胞分选的直观基于图像的细胞分选
机译:基于激光的多参数系统在微观粒子自动分选中的应用
机译:用于固态锂离子电池的基于氧化物的正电极活性材料,用于固态锂离子电池的基于氧化物的正电极活性材料的生产方法,用于制造基于氧化物的正极活性物质的方法固态锂离子电池和固态锂离子电池
机译:用于全固态锂离子电池的基于氧化物的正电极活性材料,用于全固态锂离子电池的基于氧化物的正电极活性材料的生产方法,用于生产基于氧化物的正电极的静电活性物质的方法全固态锂离子电池和全固态锂离子电池
机译:用于对树脂片材进行分选的分选装置,具有用于从X射线源的连续X射线检测X射线的X射线检测器,以及基于X射线的检测数据对树脂片材进行分选的控制部。
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