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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。

谷歌深度思维团队此次展示了一种名为“GenCast”的机器学习天气预测方法。该方法能生成概率性预测，即根据当前和之前的天气状态预测未来天气的可能性。团队用40年（1979—2018年）的天气发生最佳估计分析数据训练了GenCast，使其能在8分钟内对超过80个表面和大气变量进行以12小时为单位的15天全球预报。相较于欧洲中期天气预报中心的集合预报（ENS，一种确定性预报且是全球当前最好的中期预报），他们发现，在用于评估表现的1320个指标中，GenCast在其中97.2%的指标上都优于ENS。此外，GenCast在预测极端天气、热带气旋路线和风能产量时更有效。

　　　　芯粒技术的发展和进步，需要借助标准的引领、规范作用，以更快速、稳健的推动芯粒技术的产业化和应用。随着关注度的不断提升，芯粒技术的标准研究制定工作近几年陆续启动。ARM公司近期正式推出其芯粒系统架构（CSA）首个公开规范，进一步推动芯粒技术的标准化，并减少行业的碎片化。目前，已有超过60家行业领先企业，如ADTechnology、Alphawave Semi、AMI、楷登电子、云豹智能、Kalray、Rebellions、西门子和新思科技等积极参与了CSA的相关工作，助力不同领域的芯片战略制定并遵循统一的标准。