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实现这一设想,需要分子具备严格且复杂的物理化学性质,无法依靠传统的理论和经验进行设计。团队利用AI结合化学信息学将分子结构和性质数字化,通过引入有机化学、电化学、材料工程技术方面的大量关联性质构建数据库,利用非监督机器学习进行分子推荐和预测,成功获得了从未被报道的锂离子载体分子——三氟甲基亚磺酸锂(CF3SO2Li)。团队验证发现,该合成分子具备各种严苛的性能要求,成本低易合成,具有良好兼容性,并成功在软包、圆柱、方壳和纤维状锂离子电池器件上实现应用。
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同时要合理分配AI客服和人工客服的占比,明确AI客服和人工客服分工及职责边界,比如,常规性咨询由AI客服回复,涉及消费者售后投诉、资金安全等较为复杂或紧急的问题优先转人工客服解决,更好地发挥AI客服和人工客服各自优势。对于老年人等特殊消费群体,则要设置一键转人工服务。
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