Carlos Fernández

储能站锂离子电池在线剩余使用寿命预测改进深度强化学习方法综述

过渡金属硫属化合物在锂-氧电池中的现状与展望：机理设计与结构调控

镁基多主元轻质合金硬度的跨系统迁移学习预测

一种用于动力锂离子电池荷电状态和可用容量估计的新型物理提取多步神经网络算法

基于改进变压器模型的深度学习框架，用于考虑锂离子电池内多时间尺度动力学效应的状态估计

大规模储能系统中在线电池荷电状态估计的改进混合深度学习建模策略综述

智能电网中电池能量状态估计的改进神经网络算法综述

一种改进的粒子群自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法，用于锂离子电池荷电状态的精确估计

MBenes的崛起：进展、前景与多功能应用

改进的粒子群-无迹粒子滤波方法，用于考虑内蒙古发电站多参数变温约束影响的电池能量状态精确估计

改进的谐波损耗——用于大规模储能电站锂离子电池在线荷电状态与储能状态协同估计的历史门控单元循环利用

基于AI的储能系统电池剩余使用寿命预测的批判性综述

使用万古霉素修饰的磁性纳米粒子分离和分析甲氧西林敏感与耐药葡萄球菌菌株

改进的后向传播神经网络-多信息增益优化卡尔曼滤波方法，用于锂离子电池高精度状态估计

一种新型扩展卡尔曼滤波器引导的长短期记忆算法，用于多温度下动力锂离子电池荷电状态估计

基于CNN-BiLSTM-Attention改进的混合神经网络在锂离子电池SOC和SOE协同估计中的应用

一种具有自适应增强能力的混合挤压激励门控循环单元-自回归积分滑动平均模型，用于锂离子电池长期健康状态估计

针对未知光伏系统功率预测的对抗性多源域泛化方法

面向高性能锂离子电池状态监测的深度学习框架

择优取向的梯度沉淀物使得Mg-Sn二元合金具有独特的强度-延性协同效应。