Degradation Self-Supervised Learning for Lithium-ion Battery Health Diagnostics
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Chen, J. C. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Battery GraphNets : Relational Learning for Lithium-ion Batteries(LiBs) Life Estimation
di: Srinivas, Sakhinana Sagar, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Srinivas, Sakhinana Sagar, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adapting Amidst Degradation: Cross Domain Li-ion Battery Health Estimation via Physics-Guided Test-Time Training
di: Feng, Yuyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Feng, Yuyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Multi-Task Targeted Learning Framework for Lithium-Ion Battery State-of-Health and Remaining Useful Life
di: Wang, Chenhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Chenhan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Self-Guided Masked Autoencoders for Domain-Agnostic Self-Supervised Learning
di: Xie, Johnathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xie, Johnathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Universality of Self-Supervised Learning
di: Qiang, Wenwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qiang, Wenwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Clustering Properties of Self-Supervised Learning
di: Weng, Xi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Weng, Xi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Martingale-Consistent Self-Supervised Learning
di: Gögl, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gögl, Moritz, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scalable Graph Self-Supervised Learning
di: Pasand, Ali Saheb, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pasand, Ali Saheb, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Supervised Representation Learning for Geospatial Objects: A Survey
di: Chen, Yile, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yile, et al.
Pubblicazione: (2024)
AI-Driven Prognostics for State of Health Prediction in Li-ion Batteries: A Comprehensive Analysis with Validation
di: Ding, Tianqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ding, Tianqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-Supervised Learning of Disentangled Representations for Multivariate Time-Series
di: Chang, Ching, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chang, Ching, et al.
Pubblicazione: (2024)
Multimodal Cardiovascular Risk Profiling Using Self-Supervised Learning of Polysomnography
di: He, Zhengxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: He, Zhengxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Symbolic Autoencoding for Self-Supervised Sequence Learning
di: Amani, Mohammad Hossein, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Amani, Mohammad Hossein, et al.
Pubblicazione: (2024)
BatteryML:An Open-source platform for Machine Learning on Battery Degradation
di: Zhang, Han, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Han, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Scientific Machine Learning Approach for Predicting and Forecasting Battery Degradation in Electric Vehicles
di: Murgai, Sharv, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Murgai, Sharv, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Impact of Semantic Pairs on Self-Supervised Representation Learning
di: Alkhalefi, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alkhalefi, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dual Perspectives on Non-Contrastive Self-Supervised Learning
di: Ponce, Jean, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ponce, Jean, et al.
Pubblicazione: (2025)
Understanding Representation Learnability of Nonlinear Self-Supervised Learning
di: Yang, Ruofeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Ruofeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Supervised Contrastive Learning for Long-term Forecasting
di: Park, Junwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Junwoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Graph Self-Supervised Learning with Graph Interplay
di: Zhao, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Probabilistic Model Behind Self-Supervised Learning
di: Bizeul, Alice, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bizeul, Alice, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quantifying Representation Reliability in Self-Supervised Learning Models
di: Park, Young-Jin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Park, Young-Jin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Data-Driven Self-Supervised Graph Representation Learning
di: Samy, Ahmed E., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Samy, Ahmed E., et al.
Pubblicazione: (2024)
Label-free Monitoring of Self-Supervised Learning Progress
di: Xu, Isaac, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Isaac, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating Self-Supervised Learning via Risk Decomposition
di: Dubois, Yann, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dubois, Yann, et al.
Pubblicazione: (2023)
Self-Supervised Spatial-Temporal Normality Learning for Time Series Anomaly Detection
di: Chen, Yutong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yutong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning To Explore With Predictive World Model Via Self-Supervised Learning
di: Santana, Alana, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Santana, Alana, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-View Subgraph Neural Networks: Self-Supervised Learning with Scarce Labeled Data
di: Wang, Zhenzhong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zhenzhong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Self-Supervised Learning with Learnable Structural and Positional Encodings
di: Wijesinghe, Asiri, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wijesinghe, Asiri, et al.
Pubblicazione: (2025)
FAIRWELL: Fair Multimodal Self-Supervised Learning for Wellbeing Prediction
di: Cheong, Jiaee, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheong, Jiaee, et al.
Pubblicazione: (2025)
Spatio-Temporal Self-Supervised Learning for Traffic Flow Prediction
di: Ji, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Ji, Jiahao, et al.
Pubblicazione: (2022)
Unconstrained Stochastic CCA: Unifying Multiview and Self-Supervised Learning
di: Chapman, James, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Chapman, James, et al.
Pubblicazione: (2023)
Distribution Matching for Self-Supervised Transfer Learning
di: Jiao, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiao, Yuling, et al.
Pubblicazione: (2025)
Occam's Razor for Self Supervised Learning: What is Sufficient to Learn Good Representations?
di: Ibrahim, Mark, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ibrahim, Mark, et al.
Pubblicazione: (2024)
Informationally Compressive Anonymization: Non-Degrading Sensitive Input Protection for Privacy-Preserving Supervised Machine Learning
di: Samuelson, Jeremy J
Pubblicazione: (2026)
di: Samuelson, Jeremy J
Pubblicazione: (2026)
Domain-Adaptive Health Indicator Learning with Degradation-Stage Synchronized Sampling and Cross-Domain Autoencoder
di: Choo, Jungho, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Choo, Jungho, et al.
Pubblicazione: (2026)
TAGA: Text-Attributed Graph Self-Supervised Learning by Synergizing Graph and Text Mutual Transformations
di: Zhang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Contrastive Self-Supervised Learning As Neural Manifold Packing
di: Zhang, Guanming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Guanming, et al.
Pubblicazione: (2025)
GSTBench: A Benchmark Study on the Transferability of Graph Self-Supervised Learning
di: Song, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Yu, et al.
Pubblicazione: (2025)
High-Performance Self-Supervised Learning by Joint Training of Flow Matching
di: Ukita, Kosuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ukita, Kosuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Battery GraphNets : Relational Learning for Lithium-ion Batteries(LiBs) Life Estimation
di: Srinivas, Sakhinana Sagar, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Adapting Amidst Degradation: Cross Domain Li-ion Battery Health Estimation via Physics-Guided Test-Time Training
di: Feng, Yuyuan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Multi-Task Targeted Learning Framework for Lithium-Ion Battery State-of-Health and Remaining Useful Life
di: Wang, Chenhan, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Self-Guided Masked Autoencoders for Domain-Agnostic Self-Supervised Learning
di: Xie, Johnathan, et al.
Pubblicazione: (2024) -
On the Universality of Self-Supervised Learning
di: Qiang, Wenwen, et al.
Pubblicazione: (2024)