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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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如同逛博物馆、看演唱会一样，逛市集已经成为当下年轻人的一种社交方式。记者采访中发现，一些年轻人平时不爱社交，可当因相同兴趣爱好而踏入文化市集，社交的火花便在他们中间悄然点燃：热爱摄影的年轻人在展示复古胶片相机与摄影集的摊位前驻足，目光交汇的瞬间，一场关于光影捕捉、构图技巧的热烈探讨就此展开；痴迷文学的书友们在摆满小说、诗集的旧书摊旁相遇，因一本小众书籍的共鸣，便迅速打开话匣子。
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