battery-rul-estimation

深度学习模型预测锂离子电池剩余使用寿命

电池状态估计剩余使用寿命深度学习 NASA数据集 UNIBO数据集 Github 开源项目

这个开源项目使用自编码器结合LSTM和CNN深度学习模型,估计锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)。基于NASA和UNIBO数据集进行实验,项目提供完整的数据处理和模型训练流程。这种方法可用于电池管理系统,有助于优化电池使用效率。

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论文

介绍相关项目

vision-lstm - 将LSTM技术创新应用于计算机视觉的前沿架构

GithubViLVision-LSTM图像处理开源项目计算机视觉预训练模型

Vision-LSTM (ViL)是一个将LSTM技术创新应用于计算机视觉的开源项目。它提供了简洁的架构实现和完整的训练流程，在ImageNet-1K等视觉任务上表现优异。ViL支持多种模型配置，并提供预训练权重。项目采用双向LSTM结构，支持不同尺寸的模型（如tiny、small、base等），并提供了适用于长序列的fine-tuning版本。包含详细文档和示例，方便研究人员和开发者探索LSTM在视觉领域的应用。

battery - Apple Silicon Mac电池优化工具控制充电延长寿命

Apple Silicon MacbookBatteryGithub充电限制器开源软件开源项目电池管理

Battery是Apple Silicon Mac专用的电池管理工具，通过将长期插电设备的电量控制在80%左右来延长电池寿命。支持Homebrew和DMG安装，首次使用需管理员权限。具备自动充电控制功能，重启和关闭托盘应用后仍保持设置。此外还提供命令行版本，可进行更多自定义操作。

Time-series-classification-and-clustering-with-Reservoir-Computing - 基于储层计算的时间序列分析框架

GithubReservoir Computing开源项目时间序列分类时间序列聚类机器学习神经网络

这个开源项目利用储层计算技术，实现了时间序列数据的分类、聚类和预测功能。它支持处理单变量和多变量时间序列，并提供了易用的Python库。项目包含多个功能模块、丰富的数据集和高级示例。其特有的储层模型空间表示方法在处理复杂时间序列任务时表现出色。

batteryincluded.ai - AI数据分析框架提升电商产品相关性

AI工具AI数据发现框架API接口个性化推荐实时数据聚合电商搜索优化

这是一款AI驱动的数据分析框架，专为优化电商平台产品相关性而设计。通过实时数据聚合、AI支持的商业智能和灵活API，该框架提升产品搜索效率、个性化推荐和用户体验。采用无头设计，支持高度定制，有助于降低成本、提高效率，并确保符合GDPR标准。

traffic_prediction - 交通预测模型与数据集综合评估

GithubPeMS数据集交通预测图神经网络开源项目时间序列深度学习

这个项目对交通预测领域的多种模型和数据集进行了系统的比较分析。它汇总了近期发表的相关论文,详细介绍了METR-LA、PeMS-BAY等常用公开数据集。项目提供了各模型在主要数据集上的性能对比图表,并探讨了实验设置的差异。同时,它还整理了可公开获取的数据集及其来源信息,为交通预测研究提供了有价值的参考资料。

labml - 通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况

GithubLabML开源开源项目模型训练深度学习硬件监控

提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单，支持自定义可视化，记录详细实验信息，包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器，方便用户全程跟踪训练进展。

kaggle - 环境日志统计与故障检测

GithubHuggingface开源项目故障日志模型环境监控统计

该项目通过记录和分析环境日志统计数据，识别可能出现问题的环境。这有助于及时发现潜在系统故障或异常，提高环境稳定性。该方法使开发者和管理员能更快速地定位和解决问题，从而优化系统性能。

machine-learning - 机器学习与数据科学教程，深度学习、模型部署与强化学习

Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习

本项目持续更新，介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等，提供Jupyter Notebook格式教程，结合Python科学栈（如numpy、pandas）和开源库（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）进行教学示范，平衡数学符号与实际应用。

speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统

Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别

speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。

LotteryPrediction - 将机器学习应用于彩票数据分析和预测模型

Github开源项目彩票预测数据分析时间序列预测机器学习深度学习

LotteryPrediction是一个开源项目，结合机器学习和数据分析技术，旨在为彩票预测提供数据驱动的解决方案。该项目通过分析历史开奖数据，识别潜在模式，并应用统计方法预测未来结果。LotteryPrediction提供多种服务级别，从基础开源版本到定制化企业解决方案。项目还包含数据可视化工具，帮助用户更好地理解彩票数据趋势。需要注意的是，该项目不保证预测准确性，仅作为辅助决策工具使用。

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