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9月27日訊：26日，清華大學(xué)歐陽明高院士團(tuán)隊(duì)、北大科研團(tuán)隊(duì)以及昇科能源的最新研究成果《動(dòng)態(tài)深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)鋰離子電池異常檢測》(《Realistic Battery Fault Detection with Dynamical Deep Learning》)正式在Nature子刊《Nature Communications》刊出，它面向?qū)嶋H數(shù)據(jù)的鋰離子電池安全預(yù)警問題，搭建了基于動(dòng)態(tài)變分自編碼器的電池異常檢測深度學(xué)習(xí)框架（dynamical autoencoder for anomaly detection, DyAD），并通過實(shí)際社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響因子分析優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)高檢出率、低誤報(bào)率的電池異常檢測，同時(shí)發(fā)布了包含347輛電動(dòng)汽車的69萬條充電片段的大規(guī)模實(shí)車電池?cái)?shù)據(jù)集。

原標(biāo)題：中國科研團(tuán)隊(duì)關(guān)于“鋰離子電池安全預(yù)警”問題的研究成果在Nature子刊刊出