VSB - Technical University of Ostrava 在 Zenodo 发布 v1 版本，提出面向电池老化预测的零样本时序基础模型基准，强调泄漏感知的多数据集评测并引入共形不确定性。随附文件 Zenodo_code_and_results.zip（49.4 kB）提供代码与结果，可直接下载。
推荐理由：该基准在多数据集上考察零样本时序基础模型的老化预测，并处理数据泄漏与共形不确定性，可作为方法比较的参照。
battery_fade 是一个面向电池租赁车队的 Agent 基准任务，要求用 Rust 在离线 Cargo 项目中输出每个在役电池包的 capacity_pct 与 replace_cycle（低于铭牌 80% 时的循环数）。
推荐理由：该基准用三个刻意设置的陷阱区分正确与错误建模路线，读者可据此了解电池容量估计中数据泄漏与分布外外推的常见失效模式。
eTransportation 第 29 卷刊出 Tingkai Li 等人的研究，对锂离子电池老化诊断中的半电池模型拟合方法进行基准比较。作者包括 Yifan Zhang、Benjamin Nowacki、Sina Navidi、Thomas Schmitt、Shan Hu 与 Chao Hu，论文计划于 2026 年 9 月出版。目前仅提供摘要，未给出具体方法细节与评测结果。
推荐理由：原文系统比较了半电池模型拟合在锂离子电池老化诊断中的多种方案，读者可据此了解不同拟合路线的适用边界。