电池领域的机器学习：特征表示、小样本与迁移、不确定性量化、大模型与文献挖掘。
该论文提出一种神经网络框架，直接从充电信号预测放电增量容量（IC）特征，从而免去低电流放电测量。模型在 53 个电芯、多种快充协议的数据集上训练，能在未见过的电池数据上估计老化指标；在评估的多种架构中，LSTM 在预测精度与计算效率之间取得最佳平衡。作者称该方法可实时集成到 BMS，在不干扰电池正常运行的条件下增强老化监测。
推荐理由：该工作用充电信号预测放电 IC 特征，省去低电流放电测量，为快充场景下的在线老化监测提供了一条可迁移思路。
该论文提出 Representation-to-Decision（R2D）端到端模仿学习框架，通过模块化 Temporal Feature Extractors（TFEs）与共享隐表示，将异构多时间尺度时序输入直接映射为电池控制决策，无需显式的负荷与光伏预测步骤，控制最优性由老化感知的 MILP 专家经行为克隆锚定。
推荐理由：该工作把电池能量管理从先预测后优化改为直接从多时间尺度时序决策，并在五个工业站点上与六种控制器对比，可供做控制策略选型时参考。
作者提出基于单粒子模型加电解液动力学（SPMe）的代理加速反演框架，前向映射用其 Artiphy 代理框架快速可微地计算电压与部分内部状态。去除结构冗余后，反演非冗余的传输、动力学与容量参数组，包括浓度相关的固相与电解液扩散系数。
推荐理由：该工作用 Artiphy 代理加速 SPMe 参数反演，并以 DFN 合成数据给出已知参考参数下的误差与可辨识性分析，可供做参数辨识的研究者参考其框架与敏感性结论。
作者推导了一个降阶的电化学-力学耦合模型，把锂化膨胀在活性颗粒、非活性基体、电极和电芯堆叠中产生的应力纳入考虑。模型将电极视为嵌入均匀化弹性非活性基体中的球形活性颗粒周期阵列，利用非活性基体刚度远小于活性材料以及颗粒、电极与电芯之间的尺度分离，得到对活性颗粒化学势和过电位的有效力学修正，该修正取决于颗粒膨胀、电极尺度应变以及夹持或外加压力等宏观边界条件。
推荐理由：该工作把颗粒、电极与电芯堆叠的多尺度力学耦合降阶为对化学势和过电位的修正项，可直接嵌入 DFN、SPMe 与 SPM 框架。
文章评估了 PINN、PIDeepONet 和 PINO 三种物理信息机器学习框架在电化学器件实时控制中的潜力，从训练成本、推理速度和泛化能力三方面进行对比。PINN 适合固定问题但参数变化需重新训练，PIDeepONet 支持跨工况算子学习且无需网格，PINO 在规则网格上性能更优、外推能力最强。
推荐理由：文章对比 PINN、PIDeepONet 与 PINO 三种物理信息学习框架的训练成本、推理速度与外推能力，为电化学器件实时控制选型提供依据。
该研究对三种物理信息神经网络（PINN）架构建模电池单粒子模型进行基准对比，包括两种常规 PINN 架构和一种基于 DeepONet 的架构，并在多种电流工况下评估其精度与泛化能力。结果显示 PINN 在电池物理建模上有潜力，但常规 PINN 架构在高动态电流条件下存在局限；其中 Fourier 增强的 DeepONet 泛化性能更优，相比数值求解器带来近 10 倍加速。
推荐理由：对比三种 PINN 架构在单粒子模型上的精度与泛化，给出高动态电流下的适用边界与约 10 倍加速。
该工作提出一种基于复分析基本原理的数学方法，从 EIS 数据中提取关键特征，用于判断电路模型中是否存在电感与常相位元件，并回答等效电路模型的可辨识性与唯一性问题。在仅含电阻和电容的模型中，作者能够枚举所有可能的电路模型族，并将该框架应用于真实电化学系统，以锂离子纽扣电池的阻抗测量结果进行展示。
推荐理由：该工作用复分析从 EIS 数据中提取特征，并讨论等效电路模型的唯一性与可辨识性，为电路模型选择提供数学依据。