Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | |||||
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
| 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
| 31 |
Tags
- Deep learning
- 배터리 딥러닝
- AzureML
- Azure
- 머신러닝 코드
- 배터리 EIS
- state of health
- 배터리 열화
- tensorflow
- 배터리 AI
- 코이딥
- 배터리 모델링
- 코드로 이해하는 딥러닝
- Incremental Capacity Analysis
- 칼만필터
- 배터리 진단
- 머신러닝
- 리튬배터리
- 배터리 연구
- eis
- bms
- Battery modeling
- 딥러닝
- Battery Management System
- Battery Deep Learning
- Battery AI
- 텐서플로우
- 딥러닝 코드
- Machine Learning
- Battery SOH
Archives
- Today
- Total
목록2026/05/15 (1)
Engineering insight
High rate and stable cycling of lithium metal anodeJiangfeng Qian et al. · Nature Communications 6, 6362 (2015) · DOI: 10.1038/ncomms7362dense summary이 논문은 리튬금속 음극의 고질적 문제였던 dendrite growth와 낮은 Coulombic efficiency를, 고농도 ether 전해질(4 M LiFSI in DME)로 크게 완화해 고속·장수명 cycling을 구현한 매우 중요한 논문입니다.핵심 성과는 4 M LiFSI-DME에서 Li|Li 셀을 10 mA cm⁻²로 6,000 cycles 이상, Cu|Li 셀을 4 mA cm⁻²로 1,000 cycles 이상 평균 CE 98.4%..
Battery/Battery Paper review
2026. 5. 15. 01:09
