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Dokumenttyp:
Zeitschriftenartikel / Journal Article
Titel:
State-of-Health prediction of lithium-ion batteries based on a low dimensional Gaussian Process Regression
Zeitschrift:
Journal of Energy Storage
Jahrgang:
88
Jahr:
2024
Seiten von - bis:
111649
Sprache:
Englisch
ISSN:
2352-152X
Article-ID:
111649
URL zum Inhalt:
Fakultät:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik; Fakultät für Elektrotechnik und Technische Informatik
Institut:
EIT 7 - Institut für Elektrische Energiesysteme; ETTI 2 - Institut für Verteilte Intelligente Systeme
Professur:
Neve, Antje ; Weyh, Thomas
Open Access ja oder nein?:
Ja / Yes
Art der OA-Lizenz:
CC BY 4.0
URL zur Lizenz:
Sonstige Angaben:
Die Veröffentlichung wurde finanziell unterstützt durch die Universität der Bundeswehr München (Publish-and-Read-Vertrag).
BibTeX
PDFVorkommen:
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