本研究提出了一种新颖的多模态数据驱动方法，解决锂金属电池性能预测中的数据不足问题。通过自动电池数据收集和图形挖掘工具，开发的机器学习模型能够准确预测电池的容量和稳定性，展现出实际应用的潜力和可靠性。

Data-Driven Development of Multi-Modal Mining for Cycle Prediction Models of Lithium Metal Batteries
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