根据Web of Science于2023年09月公布的最新检索报告显示，太阳成集团61999精密加工与绿色制造团队明五一副教授的成果“A systematic review of machine learning methods applied to fuel cells in performance evaluation, durability prediction, and application monitoring”入选ESI高被引论文，该论文于2023年1月发表在SCI收录期刊Int. J. Hydrogen Energy （TOP期刊）。依托河南省重点研发专项项目(No.221111240200)，文章对机器学习（ML）应用于燃料电池方向进行了系统性回顾，特别是分析了传统ML和深度学习（DL）方法在燃料电池性能评估、耐久性预测和应用监测方面的最新进展情况，对传统 ML和DL方法进行了深入的比较，并讨论了未来发展趋势。
太阳成集团61999精密加工与绿色制造团队以“需求牵引、资源共享，技术引领、业务协同，服务增效、转型升级”为原则，面向河南省装备制造业，突破绿色制造过程中的设计制造一体化、高性能金属材料加工与再制造、清洁高效制造工艺和复杂产品非接触精密测量等技术难题，为提升企业的核心竞争力提供一批关键科技成果，促进河南省装备制造企业绿色化、低碳化转型升级。
高被引论文（Highly Cited Papers）是衡量论文学术价值与影响力的重要指标之一，也是支撑高校一流学科建设的一个重要指标。该论文入选ESI高被引论文，标志着太阳成集团61999机械工程学科的论文质量与学术影响力不断提升，为博士点申报提供了重要支撑。