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　　　　尽管人工智能带来了诸多益处，其应用仍需保持谨慎。例如在生物学研究中，作为研究对象的人类个体信息和医学特征信息都包含了较多的隐私内容。在数据挖掘和分析过程中，如果数据隐私得不到有效保护，在一定程度上会影响生物学的发展以及科学研究的可信度。虽然已有部分专家学者提出了一些创新技术手段，在保证数据安全的情况下进行数据共享交换以及模型的搭建训练，但这一问题仍需进一步探索与解决。

第二，营造知识交流氛围，推动青少年研学旅游知识共享。知识共享是青少年研学旅游的重要环节，而营造良好的知识交流氛围，是扩大研学旅游影响力、提升知识共享效果的核心所在。一是学科交叉。加强青少年研学旅游产品的跨学科内容和互动性环节设计，广泛引入科技、历史、地理、艺术等学科知识，为青少年交流知识创造条件。二是平台建设。例如通过建设线上社群，或开发青少年研学旅游App或小程序，依托互动交流、学习规划、智能推荐等功能，便于青少年在旅游过程中实时共享信息和交流心得。三是模式创新。加强青少年研学旅游中的合作与讨论，通过小组合作、专题研讨、课后分享、创意展示、专家交流等方式，加强学生与同学、教师、专家等的互动，鼓励青少年主动分享学习成果和经验，培养青少年成为知识的主动探索者与传播者。

　　　　为此，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，成功获得了锂离子载体分子——三氟甲基亚磺酸锂（CF3SO2Li）。