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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。

本报讯(记者 张知依 高语阳)昨日，丰台区政务和数据局联手中国经济信息社和北京丰台城市数字科技集团有限公司，成功在政务云本地部署了DeepSeek大模型环境，并在全市率先将其应用于政务服务领域，上线了“丰小政”数智助手。DeepSeek大模型让政务工作提质增效，政务智能体也赋能DeepSeek，丰富了DeepSeek的应用场景和训练资源，让模型更“聪明”。政务服务与人工智能的双向赋能，形成了一个互利共赢的循环。

　　　　“但当时国内外没有符合实验要求的测量设备。因为这个实验对设备的要求极高，而且看上去自相矛盾。”论文共同第一作者、南京大学博士生梁杰辉表示，一方面，实验需要极低温和强磁场——温度仅比绝对零度高约0.05摄氏度，磁场强度要达到地球平均磁场的10万倍以上，虽然这两个条件可以通过特殊的制冷机实现；但另一方面，为了开展光学测量，制冷机上必须安装透光窗户，这又易导致实验温度上升，而机器振动也会影响光学测量精度。