推荐理由：该工作把分数阶单粒子模型嵌入学习框架做SOH预测，为物理约束与数据驱动结合提供了一条可迁移的建模思路。

推荐理由：该工作把 Transformer 与自适应输入结合，用于多离子电池体系的正极电压预测，可作为跨体系建模思路的参考。

推荐理由：原文从正极体系差异切入，梳理锂离子电池老化过程中多维安全特性的演变，为理解衰减与安全风险的耦合提供比较视角。

推荐理由：对比常规与高能量密度电芯在典型滥用条件下的热失控演化，可为电池包安全设计提供分阶段特征参考。

推荐理由：该工作用先验引导学习从部分充电片段预测有序老化轨迹，为变协议下的在线老化评估提供可迁移思路。

推荐理由：该工作把原位光学观测到的硅碳负极化学机械衰减特征用于SOH估计，为光学传感与健康状态估计的结合提供了一条可迁移思路。

推荐理由：该工作把分层多尺度 Transformer 与极值理论结合，用于电动汽车电池热失控的无监督早期预警，可供关注预警建模的读者参考其方法组合。