| 标题 |
 Unlocking Ultrafast Diagnosis of Retired Batteries via Interpretable Machine Learning and Optical Fiber Sensors 通过可解释的机器学习和光纤传感器解锁退役电池的超快速诊断
相关领域
超短脉冲
光纤
纤维
计算机科学
材料科学
纳米技术
人工智能
机器学习
电信
物理
光学
复合材料
激光器
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：ACS Energy Letters 作者：Taolue Zhang; Ruifeng Tan; Pinxi Zhu; Tong‐Yi Zhang; Jiaqiang Huang 出版日期：2025-01-21 |
| 求助人 | |
| 下载 | 求助已完成，仅限求助人下载。 |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
Yifan2024
杳鸢
Polymer72
渔舟唱晚
sissiarno
zho
南风
眯眯眼的衬衫
从容芮
cocolu
方羽
iNk
背带裤打篮球
pluto
pcr163
Lynn
十七
Singularity
007
无名老大
皖公网安备34019202002308
