机器学习
描述
人类学习是“理解世界”，机器学习是“拟合数据”，人类的学习目标是生存与意义，机器学习的目标是任务性能。
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分类
算法
回顾了全卷积网络(FCN)、注意力增强LSTM等机器学习算法在电池管理系统关键性能指标预测中的卓越表现。
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传统阴极材料筛选依赖试错法，需耗费大量实验资源且效率低下，而人工智能(AI)通过机器学习算法为阴极材料开发提供了全新路径。
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目标
人类学习是“理解世界”，机器学习是“拟合数据”，人类的学习目标是生存与意义，机器学习的目标是任务性能。
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技术
(f)基于机器学习技术的SSE薄膜评价方法图。
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此外，还将讨论使用机器学习技术准确估计和预测固态电池管理系统中的关键性能指标，其中包括SOC、SOH、RUL和电池容量。
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基础
第二部分涵盖机器学习基础和Scikit-learn机器学习库；
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