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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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研究共纳入了80名认知正常的中年人（平均年龄49.4岁；女性占比62.5%）。其中，约57.5%的参与者为肥胖患者，平均体重指数为32.31。参与者接受了脑部正电子发射断层扫描（PET）、血糖和胰岛素测量，以及胆固醇检测。同时，还进行了腹部磁共振成像扫描，以测量皮下脂肪和内脏脂肪的体积。
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