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Knowledge Distillation of Foundation Models for Battery Capacity Degradation Prediction
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内容提要
本研究提出了一种基于时间序列的知识蒸馏策略，用于锂离子电池容量衰减预测。经过微调的Battery-Timer模型展现出强大的零-shot泛化能力，显著提升了专家模型的多条件泛化能力。
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关键要点
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本研究提出了一种基于时间序列的知识蒸馏策略，用于锂离子电池容量衰减预测。
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研究中使用的Battery-Timer模型经过微调，展现出强大的零-shot泛化能力。
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知识蒸馏框架的应用显著提升了专家模型在多条件下的泛化能力。
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