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本文在设备端能源预测中识别出准确率-效率悖论，即高精度模型可能因推理能耗和电池老化而导致净能源损失，并提出了一个总拥有成本框架以最小化这种损失。
本文介绍了BatteryLake，一个治理型数据湖仓，它利用LLM智能体进行基于证据的元数据提取和模式映射，并采用人工在环验证，以策展异构电池老化数据集并发布开放基准测试。