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BMINN: Learning chemical potentials and parameters from voltage data for multi-phase battery modeling
output:57d724aeab9f68aca1901a5fDieses Dossier bewahrt eine Entität, ihre veröffentlichten Attribute, jede direkte Kante und die tragenden Quellstände unter einer stabilen URL.
Identität reicht nur so weit wie die veröffentlichte stabile Kennung oder ausdrückliche Zuordnung. Ähnliche Namen werden nicht zusammengeführt. Fehlende Verbindungen bedeuten: in den begrenzten Quellen nicht beobachtet – nicht in Wirklichkeit abwesend.
Identität ≠ Namensähnlichkeit · Kante ≠ KausalitätJede direkte Verbindung mit ihrem Beleg
Beziehungsbezeichnung und Evidenzklasse beschreiben die gesamte Aussage. Prüf den Quellbeleg, bevor du eine weitergehende Schlussfolgerung ziehst.
edge:project-output:101131278:57d724aeab9f68aca1901a5fBeziehunghas_observed_output
→ProjektTEAMING · e-powerTrain prEdictive mAintenance using physics inforMed learnING
cordis_project_code
Kein zusätzlicher Textauszug veröffentlicht.
Quelle öffnen ↗Felder, die an dieser Identität bleiben
Attribute sind beschreibende Quellfelder. Sie erzeugen keine datensatzübergreifende Identität, solange eine Kante diesen Join nicht ausdrücklich ausweist.
- Citation Count
- 0
- Is Open Access
- true
- Open Aire Id
- doi_________::b28860aa83d84fc8cad15b56c7657214
- Output Type
- publication
- Persistent Identifiers
- 10.1016/j.ensm.2026.104997
- Publication Date
- 2026-03-01
Prüf die Quellstände
Ein Quellstand beschreibt, was zum Abrufzeitpunkt verfügbar war. Korrekturen und spätere Veröffentlichungen können künftige Beobachtungen verändern.
german-ai-research-to-transfer-indexdoi_________::b28860aa83d84fc8cad15b56c7657214 · openaire_research_product_id
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101131278:output:57d724aeab9f68aca1901a5f · cordis_project_code
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