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然而，随着深度学习技术的发展，为从头设计蛋白质提供了可能，尤其是对于那些拥有复杂活性位点的蛋白质，如丝氨酸水解酶——这是已知最大的一类酶家族之一。贝克团队此次引入了一种名为PLACER（蛋白质—配体原子构象集合再现）的新型机器学习网络，该网络通过分析蛋白质骨架、氨基酸特性和结合分子的化学结构，来预测酶活性位点的精确原子排列。
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国际知名咨询公司弗若斯特沙利文（Frost&Sullivan）分析称，随着中国新能源汽车销量爆发，以及消费电子产品更新换代的加快，退役锂电池供应显著增长。2023年中国内地的退役锂电池总量达到36.61万吨，预计到2030年将达到340万吨，2023年至2030年的复合年增长率为37.5%。其中在退役锂电池中，2023年退役消费类电池、退役动力电池数量分别约10.62万吨、25.97万吨，预计未来仍将持续增加。锂电池退役潮的到来，规范回收及再生利用退役电池是刚需，目前市场优质产能依旧稀缺。
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