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锂离子电池SOH预测，深度学习通过可解释的机器学习增强
本研究中使用的方法可以帮助电池开发人员将不同的操作策略与电池老化联系起来。We use inputs such as temperature (T), current (I), and state of charge (SOC) and utilize a feature transforma- tion technique which generates histogram-based stressor features representing the time that the battery cells spend under operational conditions, then investigate the performance of DNN models along with explainable machine learning (XML) techniques (e.g., SHapley Additive exPlanations) in predicting LiB SOH.比较分析利用了广泛的开源数据集来评估LSTM，GRU和FNN等深度学习模型的性能。预测以两种不同的模式执行：一个将预测的周期限制为520，另一个将预测扩展到了电池第一寿命的结束（SOH = 80％）。
下一代电池的锂金属和阳极技术
该公司演讲日期为2024年6月29日（“演示”）是由Li-Metal Corp.（“ Li-Metal”或“ Company”）的管理层编写的，并基于公共信息和公司的机密信息。此演示文稿仅用于信息目的，并且仅由Li-Metal授权的潜在“认可”和其他合格的投资者提供机密，以评估公司的证券（“证券”）。本演讲不构成出售给任何人的要约，或向公众出售的一般要约，或者是公众提供的订阅或购买的一般性招标。严格禁止任何未经授权使用此演示文稿的使用。未经公司事先书面同意，禁止将本演示文稿全部或部分分配给任何媒介。这些幻灯片中包含的信息，与Li-Metal及其业务（“演示材料”）相关的任何其他信息（以书面形式或其他方式）提供给您的信息（以书面形式或其他信息），可能会更新，完成，修订，验证，验证和修正案，恕不另行通知，可能会导致材料更改。演示材料并非旨在提供财务，税收，法律或会计建议，也不旨在包含潜在投资者可能需要的所有信息。证券是高度投机性的。每个潜在投资者都应执行并依靠自己对公司的调查和分析以及任何发行证券的条款，包括涉及的优点和风险，并建议对对公司进行投资的法律，财务和税收后果寻求自己的专业建议。
锂提取的主题评论适用于印度尼西亚地热盐水Mustika Suud 1，Suryantini 2和Herbert Lubis 3
1。在延性陶瓷，耐热陶瓷，圆锥形陶瓷，高压电陶瓷和高耐热陶瓷的生产中。
锂电池和灵活面板目录
当使用它们吗？锂电池是用于在离网系统中存储和使用能量的能源的储能系统。它们适合在葡萄园，花园和小木屋中使用。它为所有设备提供了作为家庭电力的能量。在网格支持系统中的关键情况下，它也可以用作备份功率。与其他电池化学作用相比，其轻重量和高容量可轻松运输存储的能量。锂电池是室内地区最合适的解决方案，其在小型地区（例如大篷车和船只及其防火，非爆炸结构）中使用。