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“首先,针对故障电池单体难定位,团队提出了一种基于箱型图和基尼不纯度的风险识别方法,这是一种无需构建复杂模型的小样本数据预测技术,此方法能够有效减轻大数据平台在实时计算中的压力,从而提高系统的运行效率。”王浩说。
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直面这些紧迫需求与技术短板,复旦大学高分子科学系、聚合物分子工程全国重点实验室、纤维材料与器件研究院、高分子科学智能中心彭慧胜/高悦团队,积极通过基础研究创新来提供解决方案。2月13日,相关研究成果以《外部供锂技术突破电池的缺锂困境和寿命界限》为题在《自然》(Nature)主刊上发表。
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