分层加权保形预测用于电池SOH监测的分析代码与预注册协议发布
独立研究者发布论文配套分析工件，包含完整分析流程代码、每次正式运行前写定的预注册设计与门控标准、同种子逐位一致重跑日志，以及重建的124电芯队列表与派生数字账本。原始公开数据集不再分发，提供带sha256校验的抓取脚本和八步复现链，随机种子固定，每张图由日志确定性生成并在渲染前对照34个锚点值校验。
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。
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今日 0 条关键词流·SOX 与寿命预测精选AI 评分6060
GitHub·电池与能源 Agent 工具AI 评分3838 AutoLab 开源闭环 AI 智能体用于无钴固态电解质发现
AutoLab 是面向固态电池材料的自主 AI 智能体，按假设生成、pymatgen 构建候选结构、UMA 弛豫与能量预测、E_hull 稳定性与电子/电极兼容性筛选、分子动力学估算 Li⁺ 导率的顺序闭环迭代，首个目标是锂电池无钴固态电解质。
GitHub·电池与能源 Agent 工具精选AI 评分6262 Scale AI 开源 GridSimEnv 电网储能交易 RL 环境 v1
Scale AI 开源 AgentEnv 框架下的 GridSimEnv v1，把 ERCOT 2014 至 2026 年真实日前电价与 EIA-860 电池档案做成 21,250 个电池日任务，智能体每天提交 24 个整数充放电动作，由动态规划在 1 毫秒内求出精确最优并按公式打分，无需评审模型。
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。
GitHub·电池与能源 Agent 工具精选AI 评分6060 BatteryML 开源工具：电池老化机器学习平台与 RUL 基准
BatteryML 是 ICLR 2024 论文的开源代码与数据仓库，提供电池老化建模的数据集汇总、预处理与特征工程、经典模型和可扩展接口。
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。