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本项研究通过人工智能的深度学习方法，对国际斯隆巡天三期释放的类星体光谱数据进行微弱信号搜寻和数据分析，发现107例宇宙早期星系内的冷气体云块成分的关键探针中性碳吸收体。相关研究方法与成果对探索星系如何形成和演化提供了新的研究方式，也充分显现人工智能在天文海量数据中探寻微弱信号的广泛应用潜力和前景。研究成果论文5月15日在国际天文学顶级期刊《皇家天文学会月报》(MNRAS)上发表。
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团队提出了打破电池基础设计原则中锂离子依赖共生于正极材料的理论，通过AI和有机电化学的结合，创新设计出锂载体分子，将电池活性载流子和电极材料解耦。这种载体分子可以通过“打一针”的方式注入废旧衰减的电池中，精准补充电池中损失的锂离子，实现容量的回复。使用这一技术，电池在充放电上万次后仍展现出接近出厂时的健康状态，循环寿命从目前的500-2000圈提升到超过12000-60000圈。此外，电池材料必须含锂的束缚规则也被打破，使用绿色、不含重金属的材料构筑电池成为可能。
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