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本文提出了BatteryMFormer，一种用于早期电池退化轨迹预测的多层级Transformer，它集成了老化条件感知解码、元退化模式记忆和双视角编码，以捕捉多层级退化结构和SOC局部变化，在四个电池领域上持续优于最先进的基线方法。

本文介绍MagBridge-Battery，这是一个包含6,760个磁场信号的合成数据集，用于锂离子电池健康状态诊断，结合真实磁形态学与真实退化标签，以弥合公开磁感应电池数据方面的空白。