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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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他认为，学生在求职过程中需要重点表达自己的经历和能力，“但企业也非常在意动机维度，有的企业会在意求职者对行业的热爱甚至家国情怀，考虑学生在企业工作的稳定性。但在这些方面，学生的思维与企业的思维、职场的思维仍有差距。这些信息差，我们同样需要告诉学生们”。
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