Battery RUL Prediction Framework 发布 v1.1.0 可复现建模流程
Universidade Federal de Campina Grande 等机构发布 Battery RUL Prediction Framework v1.1.0。
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。
#RUL
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今日 0 条Zenodo · battery 数据与软件精选AI 评分6767
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。
GitHub·电池与能源 Agent 工具AI 评分3838 BatICM/battery-paper-agent-deepseek：用 DeepSeek API 生成电池管理论文中文日报
GitHub 项目 battery-paper-agent-deepseek 发布，改用 DeepSeek API 替代 OpenAI API，定时检索 arXiv、OpenAlex、Crossref、Semantic Scholar 上 BMS、SOC、SOH、RUL 等方向的论文并生成中文 HTML 日报。