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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。

同时，政府要加强与相关企业的合作，依靠其采用技术手段治理BCI风险。比如要求企业在设计BCI应用时，应明确界定所需的具体脑电波特征，避免过度获取用户的大脑活动数据；对于确需获取的个人数据，可以通过匿名化或去标识化的方式处理，使得即便数据泄露也无法轻易关联到具体的个体身份；利用密码学中的安全多方计算协议，允许多个参与者共同执行计算任务而不暴露各自持有的私密输入值；使用同态加密算法，在无需解密的情况下，对加密数据进行运算，从而大大降低数据泄露的风险，确保科技发展始终服务于人类社会的进步。

　　　　瞄准这一国际前沿难题，戴琼海团队早在2013年就在国家自然科学基金委重大科研仪器研制项目的支持下，在国际上率先开展介观活体显微成像领域研究，并于2018年成功研制了国际首台亿像素介观荧光显微仪器RUSH，能够同时兼具厘米级视场与亚细胞分辨率。