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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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全国学生资助管理中心日前发出预警，近期有不法分子冒充教育部门或国家助学贷款承办银行的工作人员，以帮助助学贷款借款人办理还款为由，通过共享手机屏幕获取验证码、窃取账户密码、引导向第三方账户转账等方式骗取借款人钱财。请广大助学贷款学生提高警惕，增强防范意识，充分保护自身信息和财产安全。
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