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机器学习主要通过神经网络实现。神经网络作为机器学习的一种具体模型，就是通过模拟人脑的结构和功能来处理数据。人类大脑是由神经元和突触构成，神经元通过突触传递信号，实现信息处理、学习和记忆等功能。人工神经网络模拟这一结构，利用集成电路芯片组成的电子计算系统，采用人工神经元和连接（即模型参数）代替生物神经元和突触，通过输入数据、调整权重来学习和预测，构成了AI的物质底座。
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团队提出了打破电池基础设计原则中锂离子依赖共生于正极材料的理论，通过AI和有机电化学的结合，创新设计出锂载体分子，将电池活性载流子和电极材料解耦。这种载体分子可以通过“打一针”的方式注入废旧衰减的电池中，精准补充电池中损失的锂离子，实现容量的回复。使用这一技术，电池在充放电上万次后仍展现出接近出厂时的健康状态，循环寿命从目前的500-2000圈提升到超过12000-60000圈。此外，电池材料必须含锂的束缚规则也被打破，使用绿色、不含重金属的材料构筑电池成为可能。
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