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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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基于LAMOST中分辨率光谱数据，研究人员利用模板匹配方法，在约80万恒星光谱（含重复观测源）中，确定了455752颗恒星的锂元素丰度。这些恒星涵盖了从前主序到巨星的绝大部分恒星演化阶段，并包含了一定比例的星团成员星、贫金属星等有较高研究价值的目标，有望推动锂元素起源和演化研究进入一个新的阶段。审稿人评价该工作提供了“前所未有规模”的样本。
22444聚宝盆高手论“有一次孩子的爷爷给孩子检查数学作业时，发现正确答案有三种，就说可不可以把三种都写出来，这样老师会觉得你很聪明。但我觉得对我们家这样做作业本身就有一些吃力的孩子来说，大可不必，要求过高反而会起反作用。”重庆的小学三年级学生家长周瑶说。
