推荐理由：该仓库公开了六套公开数据集上的代理特征泄漏审计代码与结果，便于复现等预算模型对比和 PINN4SOH 审计。

推荐理由：该分析工件公开了分层加权保形预测的预注册协议、运行日志与124电芯队列重建表，便于复现其SOH监测流程。

推荐理由：作者公开了按电池留一验证的 SOH 评估结果，并说明旧模型依赖电池 ID 导致指标虚高，可作为测量式 SOH 估计的对照参考。

推荐理由：该代码库把 100 个电芯、5 种深度学习模型与 3 类输入统一到同一命令行接口，便于直接复现 SOH 估计基线。

推荐理由：该复现包公开了三种强化学习策略的全部训练策略与评估原始结果，并附经贝叶斯校准的日历老化测量，便于对照复现。

推荐理由：牛津布鲁克斯大学公开赛车电池数字孪生配套的12个PINN与NN模型、验证结果和LG M50T实验数据，可直接复现。

推荐理由：该环境把 ERCOT 真实日前电价与 EIA-860 电池档案做成可精确评分的 RL 任务，并给出 GPT-6.1 Sol 在预见与盲测两档的实测分数。

推荐理由：牛津布鲁克斯团队公开了赛车电池数字孪生的12个训练模型、验证结果与LG M50T实验数据，并附带可逐点推理的网页界面。

推荐理由：该仓库公开了退役电芯梯次筛选的分组评估代码与派生表，可用于复现电池护照历史与早期电诊断的筛选流程。

推荐理由：该发布把论文所用的逐行派生数据与基线复现代码一并开放，便于对照 ZOH、LIN2 等参照策略重跑 34 个电芯的评估。

推荐理由：该仓库把 FedWGT 的客户端训练、服务端聚合与七种联邦基线一并开源，并给出 96 与 98 电芯队列的固定划分，便于复现电池故障诊断的联邦对比实验。

推荐理由：该版本把特征泄漏、删失处理与阈值设定等缺陷逐项修补，并附校验脚本可复算全部拟合与表格。

推荐理由：仓库把 DyAD、GDN、AE-SVDD、LSTM-AD 等故障检测模型与 SOH 预测原型放在一起，并给出五折实验的完整运行步骤。

推荐理由：BatteryML 汇总了 8 个公开数据集和多种基线模型，并给出 RUL 基准结果，便于读者直接对照选型。