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机译:用机器学习对实际应用建模锂离子电池健康状况的新方法
Poznan Univ Tech Fac Control Robot & Elect Engn Ul Piotrowo 3A PL-60965 Poznan Poland;
Poznan Univ Tech Fac Control Robot & Elect Engn Ul Piotrowo 3A PL-60965 Poznan Poland;
Machine learning; Battery state of health prediction; Life cycle modeling; Lithium-ion batteries; Modeling battery life;
机译:基于不同应用的充电过程的锂离子电池寿命的机器学习预测方法
机译:机器学习方法在锂离子电池正极材料晶体体系预测中的应用
机译:关于机器学习建模对促销效率的差异化基准测试(二):实际应用
机译:解释实际应用机器学习模型的在线验证
机译:用于医疗和保健应用程序的优化和机器学习方法。
机译:健康应用的信息和机器学习方法
机译:解释实际应用机器学习模型的在线验证