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9月27日訊：26日，清華大學歐陽明高院士團隊、北大科研團隊以及昇科能源的最新研究成果《動態(tài)深度學習實現(xiàn)鋰離子電池異常檢測》(《Realistic Battery Fault Detection with Dynamical Deep Learning》)正式在Nature子刊《Nature Communications》刊出，它面向?qū)嶋H數(shù)據(jù)的鋰離子電池安全預(yù)警問題，搭建了基于動態(tài)變分自編碼器的電池異常檢測深度學習框架（dynamical autoencoder for anomaly detection, DyAD），并通過實際社會經(jīng)濟影響因子分析優(yōu)化深度學習模型，實現(xiàn)高檢出率、低誤報率的電池異常檢測，同時發(fā)布了包含347輛電動汽車的69萬條充電片段的大規(guī)模實車電池數(shù)據(jù)集。

原標題：中國科研團隊關(guān)于“鋰離子電池安全預(yù)警”問題的研究成果在Nature子刊刊出