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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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本报合肥1月6日电 记者常河日前从安徽工业大学获悉，安徽工业大学教授曾杰、教授刘明凯和中国科学技术大学副教授李洪良合作，验证了一种通过界面锚定策略精准调控单原子之间距离的通用方法，通过该方法构筑的近邻单原子铁催化剂在锌-空气电池中表现出超越贵金属铂的性能。1月3日，该成果发表在国际期刊《自然·通讯》上。
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