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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。

　　　　而普通航空公司的“锁座”规则却是模糊的，一些航班上，大量座位被锁定，付费选座的价格和标准也随意变化。消费者在购买机票时，难以知道自己是否获得了合理的服务价值，不知道“锁座”比例是多少，自然也无法形成稳定预期。当消费者不得不额外花钱来获取原本属于“标配”的权益后，就会产生被剥夺感。这种人为制造信息差、逼迫消费者多花钱的做法，不仅令人失望，更直接戳中了消费者对于公平和透明的敏感神经。