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在亚马逊上销售的超过200,000个移动电源因火灾风险被召回

INIU公司召回其BI-B41 10,000mAh移动电源,因锂离子电池可能过热引发火灾,已造成11起火灾和超过38万美元的财产损失。约210,000个产品在2021年8月至2022年4月间通过亚马逊销售。消费者可通过INIU网站确认是否受影响,并申请全额退款。

在亚马逊上销售的超过200,000个移动电源因火灾风险被召回

The Verge
The Verge · 2025-12-11T15:08:33Z
通用汽车研发新型电动汽车电池的实验室,以超越中国

通用汽车在底特律的电池实验室测试锂离子电池在极端环境下的表现。尽管面临高成本和政策挑战,GM计划推出新型锂锰电池,预计在2028年实现超过400英里续航并降低成本。GM希望通过自主研发和生产提升竞争力。

通用汽车研发新型电动汽车电池的实验室,以超越中国

The Verge
The Verge · 2025-10-18T11:00:00Z
如何安全维护、使用和处理移动电源

锂离子电池移动电源使用多年后性能下降,可能引发火灾。延长使用寿命的方法包括选择知名品牌、避免极端温度和适度充电。如电源变形、过热或充电时间延长,应考虑更换。废弃时需遵循当地法规,避免随意丢弃。

如何安全维护、使用和处理移动电源

The Verge
The Verge · 2025-07-01T14:43:03Z
安克因火灾和烧伤风险召回超过115万台移动电源

安克因其PowerCore 10000移动电源(型号A1263)存在锂离子电池潜在问题,召回约115.8万台。美国消费者产品安全委员会已收到19起火灾和爆炸事件。用户可通过安克网站查询受影响产品,并选择$30礼品卡或免费更换升级版移动电源。召回提醒关注锂离子电池安全。

安克因火灾和烧伤风险召回超过115万台移动电源

The Verge
The Verge · 2025-06-12T15:19:12Z
为嵌入式系统设计锂电池安全充电算法

在智能设备和物联网时代,锂离子电池是嵌入式系统的主要电源。安全高效的充电算法需快速充电、延缓电池老化并确保用户安全。充电过程包括预充电、恒流、恒压和终止阶段,需监测温度并遵循制造商规范。设计时应设定保守的电流、电压和温度限制,以确保电池安全和延长使用寿命。

为嵌入式系统设计锂电池安全充电算法

DEV Community
DEV Community · 2025-05-30T10:30:14Z
理解锂离子电池:开发者和工程师的入门指南

锂离子电池是现代便携设备的核心,广泛应用于智能手机、笔记本电脑和电动车。开发者需了解电池的工作原理,如电压、容量和放电深度,以优化软件性能和延长电池寿命。合理的软件设计可以提高电池效率,支持可持续发展。学习资源包括Battery University和PyBaMM,理解电池行为对开发者至关重要。

理解锂离子电池:开发者和工程师的入门指南

DEV Community
DEV Community · 2025-05-30T09:06:09Z

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。

Knowledge Distillation of Foundation Models for Battery Capacity Degradation Prediction

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-13T00:00:00Z
Lime将与Redwood Materials回收自行车和滑板车电池

Lime与Redwood Materials达成协议,回收电动自行车和滑板车的锂离子电池。电池可充电约500次,回收后可提取95-98%的镍、钴、铜等材料。Lime将在美国、德国和荷兰开展回收,支持循环经济。Redwood成立于2017年,专注于多家公司的电池材料回收。

Lime将与Redwood Materials回收自行车和滑板车电池

The Verge
The Verge · 2025-04-14T13:00:00Z

本研究分析了锂离子电池健康状态预测中的AI算法有效性,比较了FFNN、LSTM和BiLSTM等算法。结果表明,BiLSTM在实际应用中的准确性更高,RMSE平均降低15%,为电池健康管理提供了新见解。

A Comprehensive Analysis and Validation of AI-Based State of Health Prediction for Lithium-Ion Batteries

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-08T00:00:00Z
Nature子刊,字节跳动开发MD模拟预测框架,助力锂电池液体电解质研究

字节跳动团队提出了BAMBOO,一种用于液体电解质分子动力学模拟的机器学习力场框架。BAMBOO利用图等变Transformer架构和知识蒸馏方法,能够准确预测电解质的密度、粘度和离子电导率,展现了在锂离子电池中的应用潜力。

Nature子刊,字节跳动开发MD模拟预测框架,助力锂电池液体电解质研究

机器之心
机器之心 · 2025-04-07T06:10:00Z

本研究提出了一种名为HybridoNet-Adapt的框架,用于准确预测锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)。该方法结合特征提取、去噪和归一化,利用LSTM和神经常微分方程块,显著提高了预测的可靠性,实验结果表明其优于现有技术,具有重要的实际应用价值。

HybridoNet-Adapt: A Domain Adaptation Framework for Accurate Prediction of Remaining Useful Life of Lithium-Ion Batteries

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-27T00:00:00Z
因火灾隐患召回近80,000个安克音箱

安克因火灾隐患召回近80,000个蓝牙音箱,因锂离子电池过热可能导致冒烟或小火灾。受影响型号包括A3102016、A3302011和A3302031,售价在28至130美元之间。消费者应立即停止使用,并可通过安克网站查询是否受影响,安克将提供免费更换音箱。

因火灾隐患召回近80,000个安克音箱

The Verge
The Verge · 2024-12-05T20:46:59Z
看看处理一辆翻覆的装满燃烧电池的卡车是什么样的

9月26日,洛杉矶港附近一辆装满锂离子电池的卡车翻覆并爆炸,火灾持续数天,导致交通中断。拖车公司Pepe's Towing记录了消防员处理燃烧电池的过程。卡车电池重达60,000磅,可能用于建筑备用电源,最终残骸被Pepe's Towing运往回收。

看看处理一辆翻覆的装满燃烧电池的卡车是什么样的

The Verge
The Verge · 2024-10-03T22:06:22Z
宝马将与Redwood Materials合作回收旧电动车电池

宝马与Redwood Materials达成协议,将回收电动车和混合动力车的旧锂离子电池。宝马将指示经销商将电池送往Redwood进行回收,后者将在内华达州和南卡罗来纳州处理这些电池,预计可回收95-98%的关键材料用于新电池生产。

宝马将与Redwood Materials合作回收旧电动车电池

The Verge
The Verge · 2024-09-19T11:00:00Z
如何保持笔记本电池的健康状态

锂离子电池是最实用的电池技术,但会自然衰减。为延长笔记本电池寿命,避免充满电或完全放电,保持适宜温度,清洁散热风扇,降低屏幕亮度,更新软件。苹果的MacBook和Windows都有优化电池充电功能,具体操作取决于厂商。设置电源管理选项可节省能源使用。

如何保持笔记本电池的健康状态

The Verge
The Verge · 2024-08-31T18:00:00Z

本文介绍了一种可转移的多阶段状态估计模型,旨在提高锂离子电池剩余使用寿命的预测精度。该模型利用机器学习技术,结合电池性能参数,有效解决了不同电流循环间的非线性漂移问题。研究表明,手工特征的机器学习模型在小样本数据上优于深度学习模型,为电池管理系统的智能化提供了基础。

电池图网络:锂离子电池寿命估计的关系学习

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-14T00:00:00Z

2022年7月,林志颖驾驶的特斯拉Model X发生车祸并起火,引发人们对新能源汽车碰撞起火的关注。锂离子电池的热失控会导致爆炸失火,如何确保锂电池的安全运行是一个难题。武汉理工大学提出了一种集成学习+FIE的简化电化学模型,可以精确预测锂离子浓度变化。南京大学和新中能源开发了一个火患和爆炸管理系统,利用数字孪生技术预测电池状态。上海交通大学提出了一种半监督学习技术,提高了锂电池寿命预测的准确性。

登Cell Press子刊,武汉理工大学团队基于集成学习提出简化电化学模型,0.17s完成3500s的1C恒流放电

HyperAI超神经
HyperAI超神经 · 2024-06-06T04:55:31Z

武汉理工大学康健强团队提出了一种集成学习+FIE的简化电化学模型,可以更准确地预测锂离子电池的电压。该模型结合了离散时间实现算法、分数阶帕德逼近和三参数抛物线近似,计算复杂度低于传统模型。研究人员还使用一阶惯性元件简化锂离子在电解质中的迁移,精确预测了电解质中的锂离子浓度。该模型为未来智能化的电池管理系统提供了技术支持。锂电池的安全运行是电动汽车领域的难题,该模型可以帮助确保锂电池的安全运行。

重塑锂电池性能边界,武汉理工大学康健强团队,基于集成学习提出简化电化学模型...

HyperAI超神经
HyperAI超神经 · 2024-06-06T03:23:06Z

本研究使用LSTM网络估计分数随机过程的赫斯特参数。研究发现LSTM在分数布朗运动和分数奥恩斯坦-厄伦贝克过程中优于传统统计方法,但在线性分数稳定运动中准确性有限。研究还探讨了训练长度和估值序列长度对LSTM性能的影响。该方法应用于锂离子电池衰减数据中的赫斯特参数估计,并得到了估计的置信区间。深度学习方法在分数过程参数估计方面表现出潜力,但有效性取决于过程类型和训练数据质量。

奥恩斯坦 - 乌伦贝克过程参数估计的传统与深度学习方法的比较

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-17T00:00:00Z

本研究使用LSTM网络估计分数随机过程的赫斯特参数。研究发现LSTM在分数布朗运动和分数奥恩斯坦-厄伦贝克过程中表现优于传统统计方法,但在线性分数稳定运动中准确性有限。研究还探讨了训练长度和估值序列长度对LSTM性能的影响。该方法应用于锂离子电池衰减数据中的赫斯特参数估计,并得到了估计的置信区间。深度学习方法在分数过程参数估计方面表现出潜力,但有效性取决于过程类型和训练数据质量。

利用深度学习估计线性分数阶过程的赫斯特参数并评估其可靠性

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-03T00:00:00Z
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