https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60523| Title: | Прогнозирование деградации литий-ионных батарей методом Machine Learning |
| Other Titles: | Prediction of lithium-ion batteries degradation by Machine Learning |
| Authors: | Кузьмич, П. В. Ложечка, А. А. |
| Keywords: | материалы конференций;литий-ионные батареи;литий-ионные аккумуляторы;современные информационные технологии |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Кузьмич, П. В. Прогнозирование деградации литий-ионных батарей методом Machine Learning = Prediction of lithium-ion batteries degradation by Machine Learning / П. В. Кузьмич, А. А. Ложечка // Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – С. 352–356. |
| Abstract: | В данной статье рассматривается роль и прогнозирование жизни литий-ионных батарей. Мы обсудим насколько широка область применения литий-ионных аккумуляторов. Рассмотрим программу, которая предоставляет нам время жизни литий-ионных батерей от установленных нами входных данных. Данная статья предоставляет понятное объяснение принципов работы ML-инженера и их важность в современных информационных технологиях. |
| Alternative abstract: | This article discusses the role and life prediction of lithium-ion batteries. We will discuss how wide the scope of application of lithium-ion batteries is. We will consider a program that provides us with the life time of lithium-ion batteries from the input data we set. This article provides a clear explanation of the principles of ML engineer and their importance in modern information technology. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60523 |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2025) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Kuzmich_Prognozirovanie.pdf | 1.27 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.