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　　在本工作中，合作团队提出了一种两阶段联邦迁移学习框架。在第一阶段采用联邦迁移学习框架，使多个分布式电池通过共享模型参数，协作训练全局模型，既可以学习通用知识又保护了数据隐私；在第二阶段，利用目标电池的少量本地数据对该全局模型进行微调，建立捕获个体电池特征的个性化模型。联邦迁移学习框架构建在轻量级卷积神经网络上，并通过有效的通道注意机制提升了其性能。实验结果表明，该框架在公共快充电池数据集上的预测性能优于传统方法。