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摘要 - 电动汽车数量的质量激增，需要开发廉价的能量密集电池存储系统。整个地球上的许多国家都采取了混凝土措施，以减少并随后限制化石燃料动力的车辆数量。基于锂离子的电池目前正主导电动汽车部门。能源研究工作还集中在准确计算此类电池的最新电荷，以提供可靠的车辆范围估算。尽管此类估计算法提供了精确的估计值，但文献中所有此类技术都假定了优质电池数据集的可用性。实际上，对于电池科学家来说，获得专有电池使用数据集非常困难。此外，开放式访问数据集缺乏构建通用模型所需的电池充电/放电模式。策划电池测量数据很耗时，需要昂贵的设备。为了克服这种有限的数据方案，我们介绍了很少的基于深度学习的方法来综合高档电池数据集，这些增强的合成数据集将帮助电池研究人员在存在有限数据的情况下建立更好的估计模型。我们已经发布了当前方法中用于生成合成数据的代码和数据集。此处介绍的电池数据增强技术将减轻有限的电池数据集挑战。
一种深度学习的方法来产生高级...
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