退役记。

作者回顾了自己从NOIP到NOI的一年OI生涯,经历了成绩不如意、迷茫与自我怀疑,最终未能实现目标但仍感谢这段经历带来的成长。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

终于…还是退役了吧。
拖了很久却写不出那退役记。
真的很想把这一年的经历都记下来,怕自己日后忘记,却遗憾自己没有西酱那样的文笔。
简单说来,从去年的noip爆炸开始,大概就已经奠定了这结局。只是真的两手空空,没有一点点的降分回来了,还是让自己有些不敢相信。
省选之后,感觉自己突然不知道该喜欢什么,追求什么了,初二时的那种茫然无助的感觉再度被唤醒,对一切心生厌倦,自然也就不知该如何再拼尽全力了。
在thusc时这种感觉更是越来越强烈,仿佛有一种这不是我想要的未来的声音在我的脑海中环绕。这种心态再加上不强的实力,比赛的结果也就很好预料到了。
本来说好一定要每次比赛都写游记的,可thusc的游记怎么也写不出,于是在这里写一写,就算补上了吧。
没有任何约的我在一个夜晚终于想明白了,就算只是为了高三一年可以去做自己喜欢的事,也要拼尽全力呀。而这唯一的可能就只剩noi能拿到au了。
终于又再坚定的开始努力,尽管知道自己已经希望不大了。
而这结局其实也很平凡。十分符合我学了一年oi的水平。也达成了noi前的几个心愿。运气再好点也就au了。甚至没什么好抱怨的,真是可笑呢。
于是就这样结束了,我的一年oi生涯,就这样平淡无奇的结束了,没有我期望的结局,也没有值得抱怨的地方。
只是,有些人,可能再也没机会见到了吧。
那就,祝你们一切都好。
Icefox先走了。

<think>好的,我需要帮用户寻找与退役电池相关的数据集,用于数据分析或机器学习模型训练。首先,我应该回想一下用户提供的引用内容,看看有没有相关的线索。引用[1]提到了锂电池的大数据应用,特别是在电池状态评估和管理方面,这可能与退役电池的数据集有关。引用[3]则讨论了使用CNN-GRU模型进行SOH预测,这说明用户可能对电池健康状态的数据感兴趣。 接下来,我应该考虑用户可能需要的数据类型。退役电池的数据通常包括循环次数、电压、电流、温度、容量衰减、内阻变化等。此外,可能还需要电池的历史使用数据,比如充电/放电模式、环境条件等。 然后,我需要回忆一些公开的数据集来源。常见的平台有Kaggle、UCI Machine Learning Repository、NASA的电池数据集,以及一些学术机构发布的数据。例如,NASA的 Prognostics Center of Excellence 提供了多个电池老化数据集,这些可能适合用户的需求。此外,斯坦福大学的Battery Data Hub也是一个资源。 用户可能需要的数据集应包含足够的时间序列数据,以支持机器学习的模型训练,比如预测SOH或剩余寿命。同时,数据集的规模和质量也很重要,是否有多个电池样本,数据是否经过预处理或标注。 另外,考虑到退役电池的实际应用场景,数据可能涉及不同电池类型(如锂离子、镍氢等)、不同使用条件下的退化情况。因此,建议用户关注包含多变量和多条件的数据集。 最后,需要提醒用户注意数据集的许可和使用条款,确保符合研究或商业用途的要求。此外,可能还需要指导用户如何预处理数据,比如处理缺失值、标准化数据、特征工程等,以便更好地应用于模型训练。</think>### 退役电池数据集获取与分析指南 #### 一、公开数据集资源 1. **NASA电池老化数据集** - 包含锂离子电池循环充放电数据,录容量衰减、电压/电流曲线、温度等参数,适用于寿命预测模型训练[^1]。 - 访问地址:[NASA Prognostics Center of Excellence](https://ti.arc.nasa.gov/tech/dash/groups/pcoe/prognostic-data-repository/) - 示例数据字段: $$ \begin{cases} \text{Cycle\_index} & \text{循环次数} \\ V_{discharge} & \text{放电电压曲线} \\ \Delta Q & \text{容量衰减量} \\ T_{max} & \text{电池表面最高温度} \end{cases} $$ 2. **斯坦福Battery Data Hub** - 整合多类型电池(Li-ion/Ni-MH)的退化数据,提供原始电化学测试数据及SOH标注[^3]。 - 包含电化学阻抗谱(EIS)数据,适合研究内阻变化与健康状态的关系。 3. **Kaggle电池数据集** - 搜索关键词:`Battery Aging`/`Lithium-ion Degradation` - 推荐数据集: - *Li-ion Battery Aging with Varying Charging Rates*(含不同充电策略下的衰退对比) - *EV Battery Second-life Performance Data*(退役电池梯次利用数据) #### 二、行业数据源 1. **CALCE Battery Research Group** 马里兰大学发布的多电池循环测试数据,包含: - 容量衰减曲线 - 不同放电深度(DOD)下的衰退模式 - 早期故障特征数据 2. **电动汽车厂商开放数据** - Tesla电池数据平台(需申请研究权限) - BMW第二生命电池实验室数据集(含退役电池重组测试数据) #### 三、数据预处理建议 1. **特征工程** - 从充放电曲线提取关键特征: $$ \text{电压平台斜率} = \frac{\Delta V}{\Delta t} \bigg|_{3.7V-4.2V} $$ $$ \text{恒流充电时间占比} = \frac{t_{CC}}{t_{total}} $$ 2. **数据增强** - 对容量衰减序列应用滑动窗口处理: $$ X^{(k)} = [Q_{t-w}, Q_{t-w+1}, ..., Q_t], \quad y^{(k)} = Q_{t+p} $$ 其中$w$为窗口大小,$p$为预测步长 #### 四、典型应用场景 1. **剩余寿命预测(RUL)** 使用LSTM或Transformer模型处理时间序列数据,输入特征包括: - 循环次数 - 平均充电温度 - 容量衰减率 - 内阻增长率 2. **健康状态分类** 基于CNN处理电化学阻抗谱图像数据,实现SOH等级分类[^3]。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值