电池管理技术概述 人工智能机器学习基础 人工智能在电池荷电状态估计中的应用 实例讲解1：基于支持向量机的SOC估计 实例讲解2：基于神经网络的SOC估计 实例讲解3：基于迁移学习的SOC估计 人工智能在电池健康状态估计中的应用 实例讲解1：满充满放恒定工况下的电池SOH估计 实例讲解2：多阶恒流/片段恒流工况下的电池 SOH 估计 实例讲解3：动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计 实例讲解4：基于实车运行大数据的电池 SOH 估计 人工智能在电池寿

德国热管理、材料及组件技术展览会（The Rmal Management Expo Europe 2025） 2025年德国热管理、材料及组件技术展览会 展会时间：2025年11月11-13日 展会地点：德国斯图加特新展览中心 Hall1 主办范围：Tarsus Group 展会周期:一年一届 组展单位：北京欧亚商汇国际会展有限公司 特别注释：不参展者可随团参观，考察市场。本公司常年组织专业的市场考察团;专业组织境外展览会，为企业开拓海外市场提供全方位的服务。名额有限，欲报从速！！！ 展品范围： 1、导

1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 Ø SOC估计 Ø SOH估计 Ø 寿命预测 Ø 故障诊断 人工智能机器学习 基础 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 人工智能在电池荷电状态估计中的应用 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于迁移学习的SOC估计 (1) 基于迁移学习的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于数据-物理融合模型

随着电子产品向小型化、轻薄化发展，以及新能源、5G、智能硬件等技术的不断进步，导热材料在多个行业中的需求持续增长。特别是人工智能（AI）产业的快速崛起，推动了对AI芯片和数据中心等高算力设备的需求不断上升，进而促使Chiplet等先进封装技术快速发展，这对高性能导热材料的需求也起到了重要推动作用。 目前，随着导热材料性能的持续提升和生产工艺的创新，导热粉体材料正朝着更高效、更定制化的方向发展。与此同时，采用多样化的

随着电子技术的快速更迭、进步，芯片、器件及电子设备等向微型化、高性能化、集成化及多功能方向发展，功率密度和发热量急剧攀升。消费电子、5G、XR、人工智能、电力电子、高性能计算、数据中心、物联网、电动车、储能/热、节能环保、工业4.0等诸多领域的创新发展，对高效的热管理材料与技术，和创新性的组件级、系统级解决方案，都提出了高标准要求和起到积极推动作用，以保证终端产品的效率、可靠性、安全性、耐用性和持续稳定性。

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