NOCE-Net电池运行表征学习论文发布

2026年10月16日，arXiv Systems and Control · Engineering Energy 刊出论文，提出 NOCE-Net。据该报道，NOCE-Net 是一种深度嵌套序列模型，可直接从原始循环运行或遥测数据中学习表征；其数据管线 re-BatteryData 将异构老化数据集统一为以绝对电荷吞吐量定义的全等效循环（FEC）。论文作者为 Arnab Bhattacharjee 等，报道称代码已提供（Code is available at this https URL）。截至该报道，事件进展为论文发布，尚无后续跟进报道。

AI 根据报道生成 · 23 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。