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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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“具体而言，其一，可设立科研评价的‘教学因子’，即对一个高校教师的科研业绩评价，除了要看其承担科研课题的能力、论著发表的水平、科研获奖的情况等，还要关注和参考该教师的科研成果转化为人才培养资源的转化度；其二，可研创学科建设成效评价的‘人才培养指数’。近年来，在教育部学位中心的学科评估、‘双一流’建设成效评价和各类高层次人才评选中，人才培养尤其是科研育人情况受到越来越大的重视，体现了教育评价对科教融汇的牵引作用，应予以坚持和拓展。”卢晓中建议。
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