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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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详细的数据对评估撞击风险很重要。2004年12月，NASA“哨兵”系统发现“阿波菲斯”小行星在2029年撞击地球的可能性高达2.7%，其都灵系数达到4。但随着更多数据的获取和分析，仅仅几天后，撞击概率被修正为0.004%。
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